从“NLP技术”到“AI大模型”

自从AI大模型问世以来，仿佛很少有人提及NLP技术这个词了。昨天休息的时候突然在想一个问题，AI大模型已经如此强大了，还需要传统的NLP技术吗？

传统的NLP技术指：从分词（ws）、词性标注（pos）、命名实体识别（ner）、依存句法分析（dp）、语义角色标注（srl）等过程。

传统的NLP技术主要应用一些基于规则、统计学的机器学习模型来实现。而AI大模型核心是基于词嵌入技术来进行实现，相当于是一种暴力解题的方式，通过超大规模参数来达到模型涌现的能力。

二者最核心的区别在于2个：一个是训练所需的数据不在同一个一个数量级上，传统的NLP技术处理的更多的是企业内部定向任务的数据，而AI大模型则应用全网数据来实现；另一个则是在技术实现的抽象层次不同。

NLP技术是直接应用人力可以理解的语言规则来实现；而AI大模型则是将语言规则抽象成向量，然后通过深度神经网络来进行训练，在神经网络中面对抽象后的高维向量，人力已无法理解，这也是AI大模型的解释性比较差的原因。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

在让机器理解人类语言这件事儿上，现在看来可以划分为2个阶段：NLP技术阶段、和AI大模型阶段，每个阶段都有其独特的技术特点和里程碑事件。以下是这两个阶段的技术演变过程的详细梳理。

一、传统NLP技术阶段

1. 早期方法（1950s – 1990s）

早期的NLP主要依赖于规则-based的方法和基于词典的系统。技术包括语法分析、模式匹配、关键词提取等。

2. 统计学习方法的兴起（1990s – 2000s）

统计学习方法开始应用于NLP，如隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）。这些方法能够处理序列数据，并且对标记数据的需求较少。

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3. 浅层和深层学习（2000s – 2010s）

特征工程和机器学习方法（如支持向量机SVM）在这一时期得到了广泛应用。出现了一些重要的NLP任务，如情感分析、命名实体识别、机器翻译等。

4. 语义角色标注和语义解析（1998 – 2000s）

FrameNet和语义角色标注的提出，推动了浅层语义解析的发展。共享任务和评估标准（如CoNLL）促进了核心NLP任务的研究。

二、AI大模型阶段

1. 词嵌入的革命（2013年前后）

Word2Vec和GloVe等词嵌入技术的提出，使得NLP能够更好地捕捉词汇的语义信息。词嵌入技术的出现为后续的深度学习模型奠定了基础。

2. 神经网络的突破（2013年 – 2014年）

循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）开始应用于NLP任务。这些网络能够捕捉文本数据中的序列特征和局部依赖关系。

3. 预训练语言模型的兴起（2018年前后）

BERT、GPT、XLNet等预训练语言模型的出现，极大地推动了NLP技术的发展。这些模型通过在大规模文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言表示。

4. Transformer架构的普及（2017年 – 至今）

Transformer架构的提出，特别是在BERT和GPT系列模型中的应用，成为了NLP领域的核心技术。Transformer能够有效处理长距离依赖问题，并且支持多任务学习和迁移学习。

5. 大模型的挑战与创新（2022年代）

大模型虽然在多个NLP任务上取得了显著的性能提升，但也面临着诸如可解释性、偏见、伦理和隐私等挑战。研究人员和开发者正在探索如何设计和训练更加安全、可控和可解释的大模型。

三、总结

传统的NLP技术是人类探索机器理解自然语言的一个过程，如果没有这个过程，那么后面的词嵌入、预训练模型、以及AI大模型可能就不会诞生了，正是由于传统NLP技术在应用层的惰性，才激发了研究人员的新思考，做出重大突破。

所以，回到文初的那个问题：AI大模型已经如此强大了，还需要传统的NLP技术吗？

当然如果你是从事应用层工作的人员，个人觉得不需要再去研究传统的NLP技术了，直接从词嵌入阶段开始了解即可。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

而如果你是偏科研方面的工作人员，则非常有必要去研究一下，传统的NLP技术，知其因，才能更好的解其果，这是奠定科研工作的基础。‍‍‍‍‍‍‍‍‍

零基础如何学习大模型 AI

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为什么要学习大模型？

学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。

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②医疗影像分析：一位医学研究人员通过学习大模型课程，掌握了深度学习技术在医疗影像分析中的应用。他开发的算法能够准确识别肿瘤等病变，为医生提供了有力的诊断辅助。
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④智能推荐系统：一位电商平台的工程师在学习大模型课程后，优化了平台的商品推荐算法。新算法提高了用户满意度和购买转化率，为公司带来了显著的增长。
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这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。