随着人工智能持续发展并在无数行业解决问题，技术的一个关键部分是能够无缝地桥接人类语言和机器理解之间的差距。这就是自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLMs）的用武之地。它们提供了独特而专业的方法，将人类沟通的力量与软件和机器连接起来。
简单来说，NLP 和 LLMs 使我们能够与软件进行类似人类的对话。
NLP 是翻译者，基于定义的规则和结构分析和操作人类语言。这使得机器能够理解语法、句法和上下文的细微差别，从而能够计算情感、提取信息和进行机器翻译。
LLMs 则是大脑。通过大量的文本数据驱动，它们可以学习预测和生成具有人类般的流利度和适应性的语言。这些高级模型能够进行对话、撰写不同类型的内容，甚至以信息丰富和创造性的方式回答问题。
虽然 NLP 和 LLMs 都在语言处理方面表现出色，但它们实际上是非常不同的技术，以不同的方式工作。本文深入探讨了这些人工智能工具的迷人世界，比较了它们的目标、技术和应用。我们将其分解为以下几个主题：
- 什么是 NLP？
- LLMs 解释
- NLP 与 LLMs 之间的关键差异
- 技术基础和发展
- Elastic 在 NLP 和 LLMs 方面的解决方案
阅读本文结束时，你将了解它们如何应对关键挑战，它们面临的限制，以及它们如何塑造与机器的语言互动的未来。
什么是自然语言处理（NLP）？
就像熟练的翻译员能够在使用不同语言的人们之间架起沟通的桥梁一样，NLP 帮助机器理解人类话语背后的意义和意图。它通过逐层解析用户输入来实现这一点。NLP 会分析语法，识别关键词，拆解句子结构，甚至识别语言中更微妙的部分，如情感和讽刺。
通过这些处理，NLP 能够产生一些令人难以置信的输出：
- 从庞大的文本数据集中提取关键信息，如摘要新闻文章或分析客户评论。
- 以自然的方式与人类聊天和互动，使得虚拟助手或聊天机器人等工具成为可能。
- 准确翻译语言，保留文化和风格差异的细微差别。
- 分析文本中表达的情感和观点，帮助企业理解客户情绪或社交媒体趋势。
想要深入了解NLP，请查看《什么是自然语言处理（NLP）？》。
大型语言模型（LLMs）解释
LLMs 是一种完全不同的技术。与解释所问的问题不同，LLMs 直接从大量的文本数据中学习，建立起对语言本身的内部理解。LLMs 可以处理诸如书籍、文章、网站等数据，从中识别出模式和关系。这种训练使得 LLMs 不仅能够理解你所说的话，还能够预测你可能接下来会说什么。LLMs 随后可以生成回应，甚至模仿用户并生成遵循相同模式的内容。
这些能力的结合使得 LLMs 在以下方面表现出色：
- 生成高质量的文本：从诗歌到代码，脚本到新闻文章，LLMs 能够根据不同情境调整其写作风格，以迷人的方式模仿人类创造力。
- 理解复杂的上下文：它们庞大的训练数据使得它们能够把握细微之处、幽默甚至双关语。这使得它们的回应更加自然和引人入胜。
- 像人一样交谈：LLMs 不是预先编程好的回应，而是根据你的问题和过去的交互来调整对话，从而创建出动态且个性化的体验。
想要了解更多关于像 GPT 和 BERT 这样的特定 LLMs 吗？请查看《什么是大型语言模型（LLM）？》
NLP 和 LLMs 之间的关键区别
尽管这两种技术对于人工智能和语言处理领域都至关重要，但 NLP 和 LLMs 是非常不同的工具。NLP 是一种形式的人工智能，具有自己的规则和统计学方法，擅长结构化任务，如信息提取和翻译。LLMs 是一种由深度学习和大量数据支持的机器学习模型。它们是创造性的大师，能够以令人印象深刻的流畅度生成文本，回答问题，并适应各种场景。
正如它们各自具有自己的优势一样，它们也有自己的劣势。例如，NLP 侧重于准确性，但在独立使用时所能做的事情要受到更大的限制。而 LLMs 虽然更具适应性，但它们模仿人类表达的能力也带来了一个风险，即可能会将其训练数据中的偏见带入到生成的文本中。
技术基础和发展
更深入地探讨一下，让我们快速探索一下 NLP 和 LLMs 在开发上的区别。尽管它们都是架设人类与机器之间沟通桥梁的关键组成部分，但从技术上来说，它们是以非常不同的方式构建的，以解决不同的问题。
NLP 建立在明确的规则和语言知识之上。就像一位建筑师精确地遵循着蓝图一样，NLP 系统依赖于预定义的语法、句法和语义规则。这使得它们在具有清晰结构的任务上表现出色，比如识别词类或从文本中提取特定信息。但是这些规则可能在处理歧义和上下文时遇到困难，从而限制了它们的灵活性。
另一方面，LLMs 不依赖于严格的蓝图，而是采用数据驱动的方法。它们不能真正创造，但是在特定数据集的模式和连接的指导下，它们可以估计出非常好的创造性印象。这就是为什么它们能够生成具有人类品质的文本，创造性地翻译语言，甚至进行开放式对话的原因。
构建一个 NLP 系统通常涉及手动设置规则和语言资源，这是一个耗时且高度专业化的过程。相比之下，LLMs 依赖于对大量数据集的自动训练，需要大量的计算资源和深度学习技术方面的专业知识。
应用范围和用例
正如我们简要讨论的，选择 NLP 和 LLMs 很少是一个非此即彼的决定。它们通常是作为更大、更完整解决方案的一部分共同使用的。但这并不意味着它们在不同的任务和用例中没有表现出特定的优势：
NLP：
- 信息提取：通过筛选数据，NLP 能够隔离关键的事实和数据，支持市场研究、金融分析和科学发现。
- 情感分析：通过评估评论或社交媒体中的客户意见，NLP 帮助企业了解品牌知名度并提高客户满意度。
- 机器翻译：打破语言障碍，NLP 实现文档、网站和实时对话的精确翻译。
LLMs：
- 内容创建：从产品描述到博客文章，LLMs 生成引人入胜的内容，释放人类写作者进行更多战略性任务。
- 聊天机器人和虚拟助手：LLMs 驱动对话式人工智能，使得与客户服务机器人或虚拟助手的交互更加自然。
- 问题解答：配备广泛的知识，LLMs 为复杂问题提供深刻的答案，彻底改变教育和研究领域。
限制和挑战
尽管它们取得了进步，但 NLP 和 LLMs 都面临着一些障碍。NLP 可能在上下文和歧义方面遇到困难，导致误解。而 LLMs 则面临着理解细微差别的挑战，可能会产生不准确甚至有偏见的输出。此外，LLMs 具有模仿人类交互的能力，这也带来了巨大的伦理考量。这使得负责任的开发成为必不可少，以避免产生有害内容，并尽可能从训练数据中消除尽可能多的偏见。
解决这些限制需要持续的研究、多样化的数据集以及谨慎的实施，以确保这两种技术充分发挥潜力，同时保持负责任和道德。
Elastic 在 NLP 和 LLMs 方面的解决方案
尽管 LLMs 在文本生成和理解方面推动了边界，但它们也有局限性。准确性、上下文敏感性和伦理考量仍然是重要的问题，而这些问题并不总是简单的答案。这正是我们创建 Elasticsearch Relevance Engine (ESRE) 的原因。ESRE 是一个强大的工具，赋予开发人员力量，解决这些挑战，使得创建增强的搜索体验变得更加容易。
ESRE 在解决 LLMs 的局限性的同时，释放了它们的潜力。具体如下：
- 增强检索：ESRE 将 BM25 文本匹配的精确性与向量搜索提供的语义匹配结合在一起。这种强大的组合使得搜索结果更加相关和准确，即使对于复杂的查询（例如，在电子商务搜索中的产品代码和描述，或在房地产搜索中的面积和社区描述）也是如此。
- 上下文理解：通过与外部知识库和 NLP 流水线集成，ESRE 赋予 LLMs 抓住搜索查询上下文的能力，从而产生更精确和相关的输出。
- 减少偏见：ESRE 使用数据选择和模型监控等公平技术来减少 LLMs 输出中的偏见，促进负责任的 AI 发展。
- 检索增强生成（RAG）：在 RAG 工作流中，Elasticsearch 作为信息桥梁，将关键上下文（例如专有数据）传输给 LLMs。这提供了更相关的答案，并通过更集中地理解查询来减少幻觉。
ESRE 不仅仅是解决 LLMs 的局限性。我们还提供丰富的 NLP 能力，例如预训练的 NLP 模型。这些模型即插即用，可以帮助进行实体识别、情感分析和主题建模等工作，与 LLMs 的支持相结合，你可以创建混合搜索解决方案，充分发挥两种技术的优势。
不是你需要做出的选择
在本文中，我们深入探讨了 NLP 和 LLMs 这两种迷人的技术。它们各自拥有独特的优势，在更大的人工智能画面中发挥着各自的作用。NLP 是遵循规则的代表，在信息提取和翻译等结构化任务方面表现出色。而 LLMs 则是创造者，在内容生成和对话方面表现出色。
但尽管本文的标题是这样，实际上并不是要在两者之间做出选择。真正的魔力在于将它们两者结合起来：创建一个人工智能工具，结合了 NLP 的细致规则和 LLMs 的深度学习。这种结合解锁了一种现实，使得机器不仅能够理解我们的语言，还能够以微妙而有意义的方式与之交流。
而这正是 Elastic 发挥作用的地方。通过 Elasticsearch Relevance Engine (ESRE)，你可以桥接 NLP 和 LLMs 之间的差距，使你能够提升搜索准确性、减少偏见、加深搜索的上下文理解等等。
这不是一个 "要么......要么......" 的决定。而是通过 Elastic 的灵活性和工具，将 NLP 和 LLMs 的力量结合起来，超越局限，创造出真正理解和响应人类语言微妙之处的搜索体验。
接下来你应该做什么：
- 随时可以开始免费试用 Elastic，看看 Elastic 如何帮助你的业务。
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原文：NLP vs. LLMs: Understanding the differences | Elastic Blog