大型语言模型从原型到生产实践

最新推荐文章于 2025-12-17 17:41:55 发布
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#语言模型 #人工智能 #自然语言处理 #大语言模型 #机器学习 #程序那些事 #AIGC

大型语言模型：从原型到生产

NLP任务理解

生成式任务

  • 单文档/多文档摘要
  • 问题解决
  • 释义
  • 推理
  • 风格转换
  • 生成式问答

预测式任务

  • 文本分类
  • 实体识别
  • 关系抽取
  • 语法和形态分析
  • 语义解析
  • 共指消解
  • 篇章结构分析

技术架构对比

经典NLP问题：提取结构化数据

从文本中提取结构化信息涉及多个技术环节：

  • 命名实体识别
  • 实体消歧
  • 自定义数据库查询
  • 货币标准化
  • 实体关系抽取

三种技术愿景

愿景1：对话即系统

  • LLM作为完整系统管理整个交互
  • 自然语言输入直接转换为用户操作或信息

愿景2：提示工程主导

  • LLM替代特定机器学习模型
  • 通过提示词将文本转换为结构化数据

愿景3：现代实用NLP

  • 开发者编写代码
  • LLM辅助构建流水线
  • 结合训练数据构建完整ML系统

性能对比分析

文本分类准确率

在不同数据集上的表现对比：

  • SST2情感分析
  • AG新闻分类
  • Banking77银行意图分类

实体识别性能指标

模型F1分数处理速度(词/秒)
GPT-3.578.6<100
GPT-483.5<100
spaCy91.64,000
Flair93.11,000

技术架构融合

双模型优势结合

  • 大语言模型：上下文学习，深度理解文本含义
  • 任务特定模型：精确执行特定任务，经过微调优化

开发流程整合

  • 提示工程
  • 数据标注
  • 模型训练
  • 评估优化
  • 生产部署

实践工具生态

spaCy-LLM集成

  • 将非结构化文本输入转换为结构化Doc对象
  • 支持命名实体识别、文本分类、关系抽取、词形还原
  • 支持监督模型、规则系统的混合匹配

Prodigy数据开发环境

  • LLM驱动的协同数据开发
  • 分配标注任务给LLM
  • 审查标签决策，纠正错误
  • 调整提示词并经验性比较不同LLM
  • 构建数据集训练和评估高效的生产就绪流水线

技术优势总结

基于LLM的任务特定模型具备：

  • 特异性：针对具体任务优化
  • 轻量快速：相比纯LLM方案更高效
  • 隐私保护：本地化部署能力
  • 性能优越：在特定任务上表现更佳

该技术路径不满足于构建比现有系统更差的解决方案，而是追求在实用性、效率和性能上的全面提升。
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