Обработка естественного языка (NLP) и большие языковые модели (LLM) два разных подхода, которые преобразуют то, как люди взаимодействуют с машинами. Оба переопределяют то, что возможно, когда человеческое общение встречается с машинным пониманием. Однако действительно ли один подход лучше другого?  

NLP фокусируется на таких специализированных задачах, как анализ настроений и перевод текста, часто используя меньшие модели или системы на основе правил. С другой стороны, LLM используют огромные наборы данных и глубокое обучение для решения разнообразных сложных задач, таких как разговорный ИИ и творческое письмо, обеспечивая масштабируемость и универсальность.

В этом блоге рассматривается спор между NLP и LLM, обсуждаются их различия и варианты использования.

Краткий обзор NLP и LLM

Что такое обработка естественного языка (NLP)? 

NLP — это раздел искусственного интеллекта (ИИ), целью которого является обучение машин читать, понимать, интерпретировать и реагировать на человеческий язык. Он связывает обычный человеческий язык с машинными данными, используя комбинацию ИИ, компьютерной науки и вычислительной лингвистики. Эти алгоритмы сначала выявляют закономерности в данных, а затем преобразуют эти данные в формат, с которым могут работать компьютеры. 

Существует три основных компонента НЛП: 

• Синтаксический анализ позволяет машинам понимать структуру предложения.
• Семантический анализ интерпретирует смысл текста. 
• Анализ настроений оценивает эмоции или мнения, выраженные в тексте.

Что такое большие языковые модели (LLM)? 

LLM — это модели ИИ, которые могут понимать и генерировать очеловеченный текст. Они обучаются с использованием больших, высококачественных наборов данных с миллиардами и миллиардами слов из книг, веб-сайтов, статей и других онлайн-источников текста. LLM идут дальше, чем просто интерпретация человеческого языка. Эти модели созданы для того, чтобы предсказывать, что человек скажет дальше, на основе того, что он сказал раньше. 

Основные компоненты степени LLM включают в себя следующее: 

• лексемизацию разбивает текст на более мелкие единицы (токены).
• Встраивание представляет собой представление токена, которое содержит семантическую информацию и кодирует отношения между различными токенами, обеспечивая контекст для модели.
• Внимание механизмы, в частности, внутреннее внимание, анализируют межлексемные отношения, чтобы определить релевантность и важность различных слов по отношению друг к другу. 
• Предварительная подготовка предоставляет учащимся LLM знания и языковые образцы, позволяющие им изучать грамматику и запоминать факты. 
• Тонкая настройка целенаправленное обучение с использованием определенных задач или наборов данных, которое повышает эффективность LLM в определенном контексте.

Трансформируйте обработку документов с помощью NLP и LLM

Объедините точность НЛП и универсальность LLM. AsteraПередовое решение IDP, вы можете извлекать, обрабатывать и анализировать документы без усилий. Попробуйте сами!

Свяжитесь с нами

LLM и NLP: ключевые различия 

1. Размер данных и объем задачи 

НЛП: Обычно обучаются на меньших, специализированных для задач наборах данных, подобранных для таких приложений, как классификация текста, анализ настроений или извлечение сущностей. Эти модели превосходны в узких, четко определенных вариантах использования. 

LLM: Обучались на массивных, разнообразных наборах данных, что позволяет им обобщать задачи, такие как написание креативного контента, ответы на открытые вопросы и участие в контекстно-зависимых диалогах. Однако этот более широкий охват требует обширных вычислительных ресурсов. 

2. Понимание контекста 

НЛП: Обрабатывает язык на уровне предложений или фраз, часто не имея возможности понимать расширенные контексты. 

LLM: Использует механизмы внимания (например, трансформаторы) для отслеживания контекста в абзацах или целых документах, делая ответы более связными и контекстно-зависимыми. 

3. Модельная архитектура 

НЛП: Опирается на традиционные методы, такие как модели «мешка слов», N-граммы и более простые модели глубокого обучения, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN). Эти методы часто эффективны для структурированной, специализированной языковой обработки, но им может не хватать глубины и контекстного понимания, предлагаемых более продвинутыми моделями. 

LLM: Создано на основе передовых архитектур на основе преобразователей, таких как генеративные предварительно обученные преобразователи (GPT) или двунаправленные представления кодеров на основе преобразователей (BERT), которые обеспечивают параллельную обработку и лучшую обработку сложных шаблонов в языке. 

4. Масштабируемость 

НЛП: Легкое и простое в развертывании на ограниченном оборудовании или в средах с ограниченными ресурсами. 

LLM: Требует значительной вычислительной мощности как для обучения, так и для вывода, часто требуя специализированного оборудования, такого как графические процессоры (GPU) или тензорные процессоры (TPU). 

5. Гибкость вывода 

НЛП: Выходные данные часто являются детерминированными и предопределенными, предлагая ответы или действия, основанные на фиксированной логике. 

LLM: Генерирует разнообразные, динамичные результаты, включая творческие и гипотетические сценарии, что делает его пригодным для неструктурированных или исследовательских задач. 

6. Интеграция с другими инструментами 

НЛП: Легко интегрируется в существующие системы для структурированных задач, таких как чат-боты, поисковые системы и рабочие процессы извлечения данных. 

LLM: Требует более сложной интеграции из-за своего масштаба и более широкого спектра возможностей, но также может адаптироваться к различным ролям с помощью тонкой настройки. 

7. Производительность на языках с низкими ресурсами 

НЛП: Производительность зависит от доступности наборов данных для рассматриваемого языка или диалекта. Он может испытывать трудности с языками с низкими ресурсами. 

LLM: Часто обучается на многоязычных наборах данных, что дает ему базовые возможности для обработки менее используемых языков, хотя его производительность по-прежнему колеблется. 

8. Человеческий контроль и тонкая настройка 

НЛП: Требует явных определений правил или контролируемых процессов обучения, что делает вмешательство человека критически важным на этапе проектирования. 

LLM: предполагает тонкую настройку на определенных наборах данных после обучения, но может выполнять несколько задач с минимальным вмешательством человека благодаря предварительному обучению. 

9. Распространение ошибок 

НЛП: Ошибки часто связаны с определенными компонентами, такими как плохо обученный модуль анализа настроений. 

LLM: Ошибки могут накапливаться, особенно когда модель генерирует правдоподобные, но неверные ответы из-за чрезмерного обобщения.

LLM и NLP в действии: распространенные варианты использования 

Примеры использования LLM

• При использовании в чат-ботах или разговорном ИИ LLM обеспечивают более естественный пользовательский опыт, чем NLP. Чат-боты LLM улавливают нюансы в сообщениях пользователей и реагируют соответствующим образом, точно имитируя человеческий разговор.
• LLM могут помочь с созданием контента на основе подсказок или путем анализа структурированных данных. Это полезно в сценариях, где время имеет существенное значение и необходимо обеспечить быструю доставку контента, например, в новостных редакциях или на новостных сайтах.
• LLM полезны для языкового перевода. Они обеспечивают быстрые переводы, сохраняя при этом контекстную точность и читабельность, что дает им преимущество перед другими методами перевода. 
• В сфере разработки программного обеспечения обладатели степени LLM могут оказывать поддержку программистам, создавая, проверяя и даже отлаживая код.
• Магистратуры LLM помогают обеспечить персонализированный процесс обучения в сфере образования, анализируя успеваемость студентов, рекомендуя учебные материалы или создавая индивидуальные тесты.
• Магистр права может упростить сложные процессы интеграции данных, разрабатывая предложения по сопоставлению данных или выявляя несоответствия схем при консолидации данных из нескольких источников.
• Анализируя наборы данных, LLM могут автоматически генерировать описательные теги метаданных, улучшая каталогизацию данных и способствуя более быстрому обнаружению данных в системах хранения или складирования. 

Примеры использования НЛП

• NLP полезен для обнаружения спама, мониторинга социальных сетей и анализа отзывов клиентов. Он может распознавать определенные ключевые слова и анализировать структуру текста, чтобы классифицировать его как спам или легитимный.
• NLP позволяет поисковым системам понимать запросы и намерения пользователей, повышая релевантность и точность результатов поиска. 
• NLP может преобразовывать речь в текст и наоборот, что полезно для инструментов обеспечения доступности и платформ транскрипции. 
• Извлечение информации и резюмирование документов — две области, в которых NLP преуспевает. Он может быстро извлекать наиболее релевантную информацию из различных документов или резюмировать длинные тексты, чтобы сэкономить время. 
• Виртуальные помощники, такие как Google Assistant, Siri и Alexa, используют NLP для понимания человеческой речи и адекватного реагирования на словесные команды.
• Обработка естественного языка может анализировать неструктурированные текстовые данные для обнаружения и стандартизации несоответствий, таких как различия в именах, датах или адресах, обеспечивая качество данных в рабочих процессах управления данными.
• NLP может интерпретировать запросы на естественном языке и преобразовывать их в структурированные запросы к базам данных (например, SQL), позволяя нетехническим пользователям эффективно взаимодействовать с базами данных или хранилищами данных.

LLM или NLP: выбор того, что использовать 

Спор NLP против LLM не нов, но факт в том, что одно из них изначально не лучше другого. NLP и LLM — это взаимодополняющие технологии, которые лучше всего работают вместе. В дуэте они усиливают сильные стороны друг друга и смягчают индивидуальные ограничения. 

Как использовать LLM и NLP вместе 

• Предварительная обработка с использованием NLP для повышения производительности LLM 

Предварительная обработка очищает необработанные данные, гарантируя, что они структурированы и готовы к анализу LLM. Например, NLP может стандартизировать форматирование и удалять орфографические ошибки во время классификации электронной почты, чтобы обеспечить единообразный ввод для категоризации на основе LLM. 

• Объединение основанного на правилах NLP с LLM Insights 

NLP на основе правил может решать структурированные или повторяющиеся задачи, в то время как LLM могут быть развернуты для решения более крупных, контекстно-зависимых задач. Например, при использовании для обнаружения мошенничества NLP может определять такие закономерности, как необычные фразы или повторяющиеся ключевые слова в документах, в то время как LLM может оценивать документ в целом. 

• Тонкая настройка LLM с помощью предметно-ориентированного NLP 

NLP может давать аннотации, специфичные для домена, которые улучшают способность LLM выполнять специализированные задачи. Например, в электронной коммерции NLP может определять категории продуктов, а LLM может генерировать индивидуальные описания продуктов на основе извлеченных атрибутов. 

• Постобработка выходных данных LLM с помощью NLP 

Методы NLP могут дополнительно уточнить или проверить результаты LLM для поддержания соответствия требованиям пользователя или бизнес-руководствам. Например, LLM может создать первые черновики для маркетингового текста, а NLP может проверить их на предмет настроений, голоса бренда и тона.

Примеры использования сочетания NLP и LLM

• Интеллектуальная обработка документов (IDP): NLP извлекает такие сущности, как имена, даты и суммы из структурированных или полуструктурированных документов, в то время как LLM совершенствует контекстное понимание для обработки неоднозначного или неструктурированного текста и создания резюме.
• Автоматизация поддержки клиентов: Специалисты по естественнонаучному языку определяют намерения клиентов и обрабатывают первоначальные запросы, в то время как специалисты по правовому обеспечению предоставляют подробные ответы с учетом контекста и при необходимости переходят к рассмотрению сложных случаев. 
• Персонализация контента: NLP анализирует предпочтения и взаимодействия пользователей, а LLM генерирует персонализированные рекомендации или динамический контент, такой как персонализированные электронные письма или описания продуктов.
• Анализ настроений и прогнозирование тенденций: NLP классифицирует настроения из социальных сетей или обзоров, в то время как LLM выявляет новые тенденции, закономерности и последствия в больших наборах данных для получения практических идей. 

Преимущества смешанного подхода 

• Более эффективное использование ресурсов: НЛП может успешно справляться с более простыми задачами, для которых ресурсоемкие программы LLM могут оказаться излишними.
• Повышенная точность: Сочетание структурированной логики НЛП и контекстуальных возможностей магистров права может обеспечить более точные результаты.
• Оптимизация затрат: Использование обработки естественного языка для предварительной обработки или других небольших задач может снизить затраты, связанные с развертыванием LLM.
• Повышенная гибкость и масштабируемость: Модульные системы могут задействовать NLP для выполнения основополагающих задач и LLM для более сложных требований к обработке, что повышает масштабируемость.

Узнайте, что комбинация NLP-LLM может сделать для вашего бизнеса

Упростите управление документами и получайте полезные сведения с помощью Asteraавтоматизированное решение IDP. От тонкой настройки пользовательских LLM до использования NLP для точных задач, наша платформа обеспечивает непревзойденную эффективность. Давайте преобразуем ваши рабочие процессы вместе!

Начало здесь

Заключительное слово 

Нет лучшего примера совместной работы NLP и LLM, чем интеллектуальная обработка документов (IDP). IDP использует обе эти технологии и значительно превосходит традиционную обработку документов и простую автоматизацию. 

Asteraавтоматизированное решение IDP это передовое предложение без кода, которое меняет подход компаний к управлению документами. Оно быстро извлекает данные из различных типов файлов, идентифицирует и извлекает соответствующую информацию из указанных полей и упрощает получение глубоких сведений с помощью запросов на естественном языке. Astera также поддерживает тонкую настройку LLM и создание пользовательских LLM. 

Узнайте, как максимально использовать синергию NLP-LLM для улучшения методов обработки документов. Поговорите с нашей командой сегодня!