大模型在自然语言处理中的应用方法研究

摘要：随着人工智能技术的迅猛发展，自然语言处理（NLP）作为其重要分支，日益受到广泛关注。大模型作为深度学习领域的核心技术，在NLP中的应用已正成为研究热点。该文旨在探讨大模型在NLP中的应用方法，分析其优势与挑战，为相关领域研究提供有价值的参考。

关键词：大模型；自然语言处理；应用方法

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.10.041

中图分类号：G 623 文献标志码：A 文章编码：1672-7274（2024）10-0-03

Research on Application Methods of Large Models in Natural Language Processing

Abstract： With the rapid development of artificial intelligence technology， natural language processing （NLP）， as an important branch， is receiving increasing attention. Large models， as a core technology in the field of deep learning， have become a research hotspot in NLP applications. This paper aims to explore the application methods of large models in NLP， analyze their advantages and challenges， and provide valuable references for related research fields.

Keywords： large models; natural language processing; application methods

0 引言

自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科，旨在让计算机能够理解、解释和生成人类语言。从20世纪50年代起，NLP技术经历了从基于规则的方法到统计学习方法，再到深度学习方法的发展过程，其应用领域也日益广泛[1]。近年来，随着深度学习技术的快速发展，特别是Transformer模型的提出，AI大模型在自然语言处理领域的应用逐渐受到关注，这些大模型采用了深层的神经网络结构，具有强大的学习和处理能力，可以在文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、语义理解、实体识别等多项NLP任务中表现出色。例如，OpenAI的GPT系列模型、Google的BERT系列模型以及微软的Turing-NLG等，这些大型预训练模型在各种NLP任务中都取得了显著的性能提升[2]。大模型的应用不仅提升了自然语言处理的性能，还有望重新定义NLP的研究和应用。此外，循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）、自注意力机制等深度学习技术也在大模型的训练中发挥着关键作用，进一步推动了大模型在自然语言处理领域的发展。

1 大模型的基本概念与特点

大模型，顾名思义，是指模型参数规模庞大的深度学习模型，这些模型通常具有更强的表示能力和学习能力，能够处理更为复杂的数据和任务[3]。大模型的特点主要体现在以下几个方面：首先，其参数规模庞大，这使得模型能够学习到更为丰富和细致的数据特征；其次，大模型通常需要海量的训练数据来支撑其学习过程，通过大量的数据来优化模型参数，从而提升其性能；再者，由于模型复杂度和数据量的增加，大模型对计算资源的需求也相应提高，通常需要强大的硬件支持和高效的算法优化来保障其训练和推理过程的高效进行[4]。最后，大模型还展现出强大的泛化能力，能够处理未见过的数据并做出准确的预测。这种能力使得大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等多个领域展现出卓越的性能和广泛的应用前景。

2 大模型的研究及应用现状

大模型是集合了深度神经网络、云计算、大数据等技术后诞生的一种人工智能应用，它通过海量数据的深度强化学习，提升自然语言处理能力，旨在模拟人类语言，实现智能文本交互的崭新境界，以达到“模拟人类文字语言”的效果[5]。

2022年11月30日，由OpenAI公司推出的ChatGPT机器人拉开了人工智能大模型应用的帷幕，其使用训练成熟的深度神经网络为使用者提供足以应对相对复杂的对话，展现了人工智能大模型在自然语言处理中的应用潜力[6]。而ChatGPT的成功仿佛开启了一扇大模型自然语言生成的大门，在国内外人工智能领域掀起了一股大模型的浪潮，继ChatGPT之后，Gemini、Copilot、LLaMA、SAM、SORA、文心一言等大模型自然语言处理人工智能应用上架，展现了大模型在文本信息处理、机器翻译、问答系统、文本分类及情感分析等自然语言处理与生成领域的应用能力。

3 人工智能大模型自然语言处理与生成

的算法逻辑

人工智能大模型指的是参数规模大、算法复杂程度高的学习模型，虽然其和一般人工智能模型存在明显差异，但其构成仍然没有脱离算法、数据、算力的基本构成。通常我们将神经网络参数超过百万级的人工智能学习模型称作人工智能大模型，这些人工智能学习模型是建立在可靠的硬件和庞大的数据训练基础之上，这既是大模型的基础也是大模型的特征[7]。

人工智能大模型的概念可以简单地视作大数据的进一步发展，而大模型建立的流程也与此有关。首先，人工智能大模型能够高效处理自然语言的原因就在于其经过了庞大的数据训练，学习了百万次甚至千亿次同一行为在同一情境下可能存在的不同表现，形成了所谓的“学习经验”；其次，基于算法逻辑，人工智能掌握了从“学习经验”中进行判断的能力，能够从庞大的数据流中选择出最符合关键特征的信息并展示给使用者，产生人机协同的效果；最后，基于搭载的复杂算法，人工智能经过训练后能够“模拟人类思维”，具体来说就是能够捕捉到更为复杂的自然语言表达形式，使呈现在使用者面前的信息更加精细、生动、符合用户预期。

从中不难发现，人工智能大模型在处理自然语言时的算法逻辑与人类学习类似，通过不断地汲取知识（获取数据）了解各类事件发生的概率，从而掌握概率学判断技能（能够从现有数据中推断出最高概率发生的事件），从而服务于使用者。

同时在大语言模型中还存在着一种名为“涌现效应”的概念，其便是语言文字类大模型训练数据规模庞大到一定程度后便会在人工智能上展现的一种思维逻辑推理的能力，表现为人工智能对语言文字的理解能力、生成能力、逻辑推理能力显著提升，对外可表现为在自然语言表达上产生类“人”特征，让人难以分辨交流对象是否为人工智能，因此涌现效应也被视为人工智能大模型训练成熟的特征之一。如OpenAI公司的ChatGPT就是一个具备涌现效应的大模型，其已成熟至能够在文本文字与语言文字之间自由转化，其性能代表着大模型在自然语言处理领域中的一个巅峰。

4 人工智能大模型在自然语言处理领域

中的应用方法

大模型在自然语言处理领域具有广泛应用，具体又可分为文本分类、实体命名与识别、情感分析和机器翻译4种具体应用，其中文本分类是文本信息处理的基础，也是大模型能够生成自然语言的依据。

4.1 文本分类

文本分类是大模型自然语言生成的基础，也是大模型在自然语言处理领域的基础应用，其他人工智能大模型应用大多需要以文本分类为底层逻辑，如下文将提到的实体命名与识别、情感分析、机器翻译等，均属于人工智能自然语言大模型文本分类功能的延伸。当前注册用户和活跃用户最多的ChatGPT就是典型的文本信息处理大模型，其经过规模庞大的预训练后已经足以应对绝大多数对话情景、甚至能够根据聊天内容的上下文大概率预测出用户即将提交的对话内容并做出应答或抢答，使用户在使用过程中产生“对面是一个人类”的错觉，这与ChatGPT的预训练规模以及标记数据有关，根据OpenAI公布数据，截止到目前ChatGPT训练语料高达45 TB，仅标记数据就多达3 000亿条（40 TB），几乎分类记录了所有存在于文本中的对话语句、话题材料、科学数据、历史信息等文本信息。基于深度神经网络的底层逻辑，人工智能是通过“提取特征”的方式对文本进行标记的，生成与表达时也是根据“特征”进行展示的，而生成特征的过程本质上是对文本信息的分类。就目前的技术来看，大模型凭借强大的学习能力在文本分类中已经达到与人类相当的水平。

4.2 实体命名与识别

实体命名与识别指人工智能能够通过特征识别任务并将其转化为实体的形式，其是最基本的自然语言生成。传统模型中，实体命名与识别多采用标注数据实现，在这种模型下，标注数据的规模决定了实体命名与识别的效率，但在大数据模型下AI经过大量训练后可掌握“自动学习”技术，因此拥有了无须标注数据就进行实体命名与识别的能力。实体命名与识别功能有着广阔的应用前景，当前网络上较为流行的智能写作、智能绘图就属于此部分应用，用户通过提供基本特征，人工智能大模型便能够根据特征将其生成为具体的自然语言，提供的特征越详细，生成的自然语言越接近实际情况。

4.3 机器翻译

机器翻译指在计算机和其他语言之间进行翻译，将一种语言转化为另一种特定语言的过程。在传统人工智能学习模型中，机器翻译表现出较强的机械性，这使得很多时候翻译出的内容与原内容的表达意义出现差异或存在语病，而大模型则可以有效规避这些问题，其能够基于预训练结果生成最符合语境以及生活中语言表达效果的语句而非单纯地将语言逐字逐句地直译为另一种语言。在大模型中引入机器翻译有效提升了翻译效果，使翻译后的自然语言表达更符合语境与人类表达习惯。当前主流的WNT2019、BLEU、TTBLE2020等机器翻译大模型运用规则与统计技术，确保翻译忠实于原文，同时展现出色的翻译质量。基于统计的翻译能够实现翻译结果趋于人类表达习惯。但受到算法的限制，当前大模型机器翻译尚无法满足大规模数据下机器翻译任务的需求，随着翻译频次的增加，翻译结果会发生偏移，最终脱离原本语言表达意义，这也是现阶段大模型机器翻译的局限性，随着训练数据的增加，这一缺点将会逐渐淡化。除此之外，在机器翻译功能基础上进一步衍生出了多语言处理功能，AI通过高效的翻译以及文本处理能力在比对分析中对多语言进行处理，构建起不同语言之间的联系并进行语法整合，从而达到与人类处理多语言信息相似的效果。比如GPT-3、BERT、TensorFlow等都是比较主流的多语言模型，其兼具了机器翻译的全部功能以及文本处理的部分功能。

4.4 情感分析

情感分析是自然语言处理领域人工智能研究的重要方向，其目的在于使人工智能能够完成类似于自然人的情感价值判断，从而给使用者提供结论或建议，尤其是在识别隐秘犯罪中有着极高的开发潜力。就目前技术来看，当前尚未出现已经预训练完成的、具备情感分析能力的大模型，或许随着预训练规模的增加，未来能够诞生具备情感分析能力的大模型应用。现阶段的算法尚未复杂到能够完全模拟人类思维，因此大模型并不能灵动地做出价值判断，更多的是基于预训练结果的概率判断。

5 大模型应用的优势与挑战

大模型在自然语言处理领域的应用展现出了显著的优势，其强大的表示能力使得模型能够更好地理解和生成自然语言，进而实现更高的准确率。同时，大模型的应用范围也十分广泛，可以涵盖文本分类、情感分析、问答系统等多个方面。然而，大模型的应用也面临着一些不容忽视的挑战。其中，模型训练成本高昂是一个重要问题，需要大量的计算资源和时间投入。此外，大模型对数据隐私和安全性的要求也更高，一旦数据泄露或被恶意利用，可能会带来严重的后果。因此，在应用大模型时，我们必须全面考虑这些因素，采取相应的措施来降低成本、提高计算效率，并加强数据隐私和安全保护，以确保大u8b0JVSZI3gAmY0Px6gdcGbAN+EfjEH5nXsSLmhpUi0=模型能够在自然语言处理领域发挥更大的价值。

6 结束语

大模型在自然语言处理中的应用方法研究是当前的研究热点，具有广阔的应用前景和巨大的潜力。未来，随着技术的不断进步和研究的深入，相信大模型在自然语言处理领域的应用将会更加成熟和广泛。同时，我们也需要关注大模型应用过程中可能遇到的问题和挑战，并积极探索有效的解决方案，以推动自然语言处理技术的持续发展和创新。

参考文献

[1] 陈炫婷，叶俊杰，祖璨，等．GPT系列大语言模型在自然语言处理任务中的鲁棒性[J]．计算机研究与发展，2024，61（5）：1128-1142．

[2] 卢经纬，郭超，戴星原，等．问答ChatGPT之后：超大预训练模型的机遇和挑战[J]．自动化学报，2023，49（4）：705-717．

[3] 杨朋波，桑基韬，张彪，等．面向图像分类的深度模型可解释性研究综述[J]．软件学报，2023，34（1）：230-254．

[4] 朱飞，张煦尧，刘成林．类别增量学习研究进展和性能评价[J]．自动化学报，2023，49（3）：635-660．

[5] 郭朝鹏，王馨昕，仲昭晋，等．能耗优化的神经网络轻量化方法研究进展[J]．计算机学报，2023，46（1）：85-102．

[6] 沙子凡，承楠，惠一龙，等．6G知识体系构建：面向全域全场景的学术知识挖掘及其按需应用[J]．通信学报，2023，44（9）：173-187．

[7] 梁峥，王宏志，戴加佳，等．预训练语言模型实体匹配的可解释性[J]．软件学报，2023，34（3）：1087-1108．