今日arXiv最热大模型论文：大模型都能怎么用？中南大学最新综述：大模型时代的自然语言处理

夕小瑶科技说 原创
作者 | Axe_越
还记得2022年末ChatGPT的横空出世，带来了整个NLP乃至AI领域的震动，随后如LLaMA、ChatGLM、Qwen等类ChatGPT大模型（LLM）开始如雨后春笋般涌现，这些先进的模型不仅展示了在零样本学习中的出色表现，还在多种NLP任务中展示了其强大的能力，例如文本摘要、机器翻译、信息提取和情感分析等，使得多种NLP任务得以在单一模型中得到解决。

那种勃勃生机，万物竞发的境界，犹在眼前。

一年多时间过去，尽管LLMs在NLP任务中的应用已经取得了诸多成果，但关于它们的系统性研究和未来潜力的探索仍处于初级阶段。本文旨在通过详细分析LLMs在NLP中的应用现状，探讨它们当前的进展、面临的挑战以及未来的发展方向。通过引入新的分类体系，包括参数冻结范式和参数微调范式，本研究提供了一个统一的视角来理解LLMs在NLP任务中的应用，并探讨了新的研究前沿和挑战，旨在激发未来的突破性进展。

论文标题:
Large Language Models Meet NLP - A Survey

论文链接:
https://arxiv.org/pdf/2405.12819.pdf

大模型的分类和应用

参数冻结范式

参数冻结范式是指在不对模型的参数进行任何微调的情况下，直接使用LLMs来处理NLP任务（下图a部分）。这种应用方式主要包括零样本学习（Zero-shot Learning）和少样本学习（Few-shot Learning）两种形式。

零样本学习利用模型的指令遵循能力，通过给定的指令提示来解决NLP任务。这种方式不需要额外的示例或训练数据，模型能够直接根据指令执行任务。

少样本学习则是通过在上下文中提供少量的示例来引导模型学习。这种方法需要一些相关的示例来展示任务的执行方式，从而帮助模型更好地理解和完成任务。

参数微调范式

参数微调范式涉及到对LLMs的参数进行微调，以适应特定的NLP任务（下图b部分）。这类范式可以进一步分为全参数微调（Full-parameter Tuning）和参数高效微调（Parameter-efficient Tuning）两种形式。

全参数微调指的是对模型的所有参数进行微调，以便模型能够更好地适应特定的任务或数据集。这种方法通常需要大量的计算资源和时间，但可以显著提高模型在特定任务上的表现。

参数高效微调则是一种更为高效的微调方式，它只微调模型的一部分参数或引入可调整的额外参数，如Bottleneck Adapter或Low-Rank Adaptation等，从而在不显著增加计算负担的情况下提升模型的表现。

NLP任务

本文从“是否调整参数”的角度，将NLP学习方式分为了两个大类，四个小类，并分别对各个类别下NLP的两大任务类型，自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU）和自然语言生成（Natural Language Generation, NLG），进行了以下汇总：

自然语言理解

自然语言理解涉及对文本内容的深入分析和解释。

• 情感分析：情感分析旨在识别文本中的情感倾向，如正面意见或批评。LLMs在情感分析任务中表现出色，尤其是通过指令微调和上下文学习来实现零样本学习和少样本学习。
• 信息抽取：信息提取任务旨在从纯文本中提取结构化信息，包括关系提取、命名实体识别和事件提取。
• 对话理解：对话理解包括口语理解和对话状态跟踪。
• 表格理解：表格理解涉及理解和分析表格中呈现的结构化数据，重点关注解释和提取有意义信息。

自然语言生成

自然语言生成涉及将数据或信息转换成自然语言文本的过程。

• 摘要：摘要的目标是从文本文档中提取最核心的信息，生成简洁且连贯的概要，同时保留原始内容的主要主题。LLMs在参数冻结范式下生成摘要方面表现出色，挑战了传统微调方法的必要性。
• 代码生成：代码生成涉及根据自然语言规范自动创建可执行代码，为编程提供了更直观的界面。LLMs在代码生成方面取得了显著进展，展示了在零、少样本情况下生成代码的能力。
• 机器翻译：机器翻译是自动将一种语言的信息翻译成另一种语言的经典任务，旨在实现准确性并保留原始材料的语义本质。
• 数学推理：数学推理任务涉及使用NLP技术来理解数学文本中的信息，执行逻辑推理，并生成答案。

未来工作和新前沿

多语言LLM的挑战与机遇

多语言LLM在处理多种语言的NLP任务中展示了巨大的潜力。例如，最近的研究表明，通过使用多语言情感词典，LLM能够在零样本情况下进行情感分析，即使在资源较少的语言中也能表现出色[1]。然而，这种模型在处理低资源语言时仍面临挑战，如何提高这些语言的性能是未来研究的一个重要方向。此外，和跨语言对齐也是多语言LLM需要解决的关键问题，有效的跨语言对齐可以极大地提高模型在跨语言NLP任务中的表现。

多模态LLM的探索与实践

随着AI领域对多模态学习的兴趣日益增加，多模态LLM成为了研究的热点。这些模型不仅处理文本数据，还能处理图像、视频等多种类型的数据。尽管当前的多模态LLM在简单的多模态推理任务中表现良好，如图像识别，但在更复杂的多模态推理任务中仍然存在挑战[2]。此外，如何设计有效的多模态交互机制，以弥合不同模态之间的差异，是实现有效多模态NLP的关键[3]。

LLM在NLP中的工具使用与优化

LLM在实际应用中往往需要与各种工具和代理一起使用，以解决更复杂的NLP任务。例如，通过与任务相关的工具链配合，LLM可以更有效地处理任务导向的对话任务。然而，如何选择合适的工具，并有效地规划工具的使用，是提高LLM在实际应用中表现的关键[4]。此外，当前的研究主要集中在单一工具的使用上，如何协调多个工具的使用，以达到最佳的性能，是未来研究的一个重要方向[5]。

LLMs在NLP中的X-of-Thought

当LLMs解决复杂的NLP问题时，它们通常需要复杂的思考过程[6]。因此，一些工作采用了X-of-Thought（XoT）进行高级逻辑推理[7]。主要挑战包括如何开发一种普遍适用的步骤分解方法，以将LLMs推广到各种NLP任务；以及如何更好地整合不同XoT的知识以解决NLP问题。

LLMs在NLP中的幻觉问题

在解决NLP任务时，LLMs不可避免地会产生与世界知识、用户请求或自生成上下文偏离的幻觉输出。因此，如何找到合适的统一评估基准和指标，对追踪并改善幻觉起到了重要作用。另一方面，合理利用幻觉也可以在某种程度上促进创造力，比如产生更好的创新知识[8]。

LLMs在NLP中的安全性问题

将LLM应用于下游NLP任务也引发了不可避免的安全问题，包括版权问题、仇恨毒性、社会偏见和心理安全问题。目前仍然缺乏针对各种NLP任务的LLM的安全相关基准，此外在多语言环境中识别和减轻这些风险是一个重要挑战[9][10]。

总结

LLM在NLP领域的应用已经取得了显著的进展。通过对模型参数的冻结和微调，LLM能够在多种NLP任务中表现出色，如文本摘要、机器翻译和情感分析等。未来，随着多语言和多模态LLM的进一步研究，以及工具使用和优化策略的改进，我们有理由相信LLM将在NLP领域发挥更大的作用，推动该领域的发展。同时，随着研究的深入，我们也期待LLM能够在处理更复杂的NLP任务中展现出更强的能力，为人工智能技术的应用开辟新的道路。

参考资料