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自從AI大模型問世以來，仿佛很少有人提及NLP技術這個詞了。昨天休息的時候突然在想一個問題，AI大模型已經如此強大了，還需要傳統的NLP技術嗎？

傳統的NLP技術指：從分詞（ws）、詞性標注（pos）、命名實體識別（ner）、依存句法分析（dp）、語義角色標注（srl）等過程。

傳統的NLP技術主要應用一些基于規則、統計學的機器學習模型來實現。而AI大模型核心是基于詞嵌入技術來進行實現，相當于是一種暴力解題的方式，通過超大規模參數來達到模型涌現的能力。

二者最核心的區別在于2個：一個是訓練所需的數據不在同一個一個數量級上，傳統的NLP技術處理的更多的是企業內部定向任務的數據，而AI大模型則應用全網數據來實現；另一個則是在技術實現的抽象層次不同。

NLP技術是直接應用人力可以理解的語言規則來實現；而AI大模型則是將語言規則抽象成向量，然后通過深度神經網絡來進行訓練，在神經網絡中面對抽象后的高維向量，人力已無法理解，這也是AI大模型的解釋性比較差的原因。???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

在讓機器理解人類語言這件事兒上，現在看來可以劃分為2個階段：NLP技術階段、和AI大模型階段，每個階段都有其獨特的技術特點和里程碑事件。以下是這兩個階段的技術演變過程的詳細梳理。

一、傳統NLP技術階段

1. 早期方法（1950s – 1990s）

早期的NLP主要依賴于規則-based的方法和基于詞典的系統。技術包括語法分析、模式匹配、關鍵詞提取等。

2. 統計學習方法的興起（1990s – 2000s）

統計學習方法開始應用于NLP，如隱馬爾可夫模型（HMM）和條件隨機場（CRF）。這些方法能夠處理序列數據，并且對標記數據的需求較少。

3. 淺層和深層學習（2000s – 2010s）

特征工程和機器學習方法（如支持向量機SVM）在這一時期得到了廣泛應用。出現了一些重要的NLP任務，如情感分析、命名實體識別、機器翻譯等。

4. 語義角色標注和語義解析（1998 – 2000s）

FrameNet和語義角色標注的提出，推動了淺層語義解析的發展。共享任務和評估標準（如CoNLL）促進了核心NLP任務的研究。

二、AI大模型階段

1. 詞嵌入的革命（2013年前后）

Word2Vec和GloVe等詞嵌入技術的提出，使得NLP能夠更好地捕捉詞匯的語義信息。詞嵌入技術的出現為后續的深度學習模型奠定了基礎。

2. 神經網絡的突破（2013年 – 2014年）

循環神經網絡（RNN）、卷積神經網絡（CNN）、長短期記憶網絡（LSTM）開始應用于NLP任務。這些網絡能夠捕捉文本數據中的序列特征和局部依賴關系。

3. 預訓練語言模型的興起（2018年前后）

BERT、GPT、XLNet等預訓練語言模型的出現，極大地推動了NLP技術的發展。這些模型通過在大規模文本數據上進行預訓練，學習到了豐富的語言表示。

4. Transformer架構的普及（2017年 – 至今）

Transformer架構的提出，特別是在BERT和GPT系列模型中的應用，成為了NLP領域的核心技術。Transformer能夠有效處理長距離依賴問題，并且支持多任務學習和遷移學習。

5. 大模型的挑戰與創新（2022年代）

大模型雖然在多個NLP任務上取得了顯著的性能提升，但也面臨著諸如可解釋性、偏見、倫理和隱私等挑戰。研究人員和開發者正在探索如何設計和訓練更加安全、可控和可解釋的大模型。

三、總結

傳統的NLP技術是人類探索機器理解自然語言的一個過程，如果沒有這個過程，那么后面的詞嵌入、預訓練模型、以及AI大模型可能就不會誕生了，正是由于傳統NLP技術在應用層的惰性，才激發了研究人員的新思考，做出重大突破。

所以，回到文初的那個問題：AI大模型已經如此強大了，還需要傳統的NLP技術嗎？

當然如果你是從事應用層工作的人員，個人覺得不需要再去研究傳統的NLP技術了，直接從詞嵌入階段開始了解即可。???????????????????????????????????????????????????????????

而如果你是偏科研方面的工作人員，則非常有必要去研究一下，傳統的NLP技術，知其因，才能更好的解其果，這是奠定科研工作的基礎。?????????