在大模型LLMs很火的当下，针对NLP任务，大家都是如何利用大模型呢？思路都是什么？
2023-07-28 阅读 106
在大模型流行下，NLP 常见思路有：用 prompt 做零/少样本推理，把分类或序列标注转成填空或 JSON 输出；用链式思维分步推理或多轮 prompt 处理复杂任务；用参数高效调优（LoRA/adapter）或微调把模型定制化；把检索和向量数据库接入做 RAG 提升知识性与可控性；用大模型生成或清洗训练数据、做弱监督标注；通过蒸馏或剪枝做部署优化；把大模型当评分器、纠错器或与专用小模型结合，形成混合流水线。
更新于 2025年12月22日
