随着人工智能持续开展并在很多职业处理问题，技能的一个要害部分是可以无缝地桥接人类言语和机器了解之间的距离。这便是天然言语处理（NLP）和大型言语模型（LLMs）的用武之地。它们供给了一起而专业的方法，将人类沟通的力气与软件和机器连接起来。
简略来说，NLP 和 LLMs 使咱们可以与软件进行类似人类的对话。
NLP 是翻译者，根据定义的规矩和结构剖析和操作人类言语。这使得机器可以了解语法、句法和上下文的细微差别，然后可以核算情感、提取信息和进行机器翻译。
LLMs 则是大脑。经过很多的文本数据驱动，它们可以学习猜测和生成具有人类般的流利度和适应性的言语。这些高级模型可以进行对话、编撰不同类型的内容，乃至以信息丰厚和发明性的方法答复问题。
虽然 NLP 和 LLMs 都在言语处理方面表现出色，但它们实际上是十分不同的技能，以不同的方法作业。本文深化评论了这些人工智能东西的诱人国际，比较了它们的方针、技能和运用。咱们将其分解为以下几个主题：
- 什么是 NLP？
- LLMs 解说
- NLP 与 LLMs 之间的要害差异
- 技能根底和开展
- Elastic 在 NLP 和 LLMs 方面的处理方案
阅读本文结束时，你将了解它们怎么应对要害应战，它们面临的约束，以及它们怎么塑造与机器的言语互动的未来。
什么是天然言语处理（NLP）？
就像熟练的翻译员可以在运用不同言语的人们之间架起沟通的桥梁相同，NLP 协助机器了解人类言语背面的含义和意图。它经过逐层解析用户输入来实现这一点。NLP 会剖析语法，辨认要害词，拆解语句结构，乃至辨认言语中更奇妙的部分，如情感和讽刺。
经过这些处理，NLP 可以发生一些令人难以置信的输出：
- 从庞大的文本数据会集提取要害信息，如摘要新闻文章或剖析客户评论。
- 以天然的方法与人类谈天和互动，使得虚拟帮手或谈天机器人等东西成为或许。
- 准确翻译言语，保存文化和风格差异的细微差别。
- 剖析文本中表达的情感和观点，协助企业了解客户心情或交际媒体趋势。
想要深化了解NLP，请检查《什么是天然言语处理（NLP）？》。
大型言语模型（LLMs）解说
LLMs 是一种完全不同的技能。与解说所问的问题不同，LLMs 直接从很多的文本数据中学习，建立起对言语本身的内部了解。LLMs 可以处理诸如书本、文章、网站等数据，从中辨认出形式和关系。这种练习使得 LLMs 不只可以了解你所说的话，还可以猜测你或许接下来会说什么。LLMs 随后可以生成回应，乃至仿照用户并生成遵从相同形式的内容。
这些才能的结合使得 LLMs 在以下方面表现出色：
- 生成高质量的文本：从诗篇到代码，脚本到新闻文章，LLMs 可以根据不同情境调整其写作风格，以诱人的方法仿照人类发明力。
- 了解杂乱的上下文：它们庞大的练习数据使得它们可以掌握细微之处、幽默乃至双关语。这使得它们的回应愈加天然和引人入胜。
- 像人相同交谈：LLMs 不是预先编程好的回应，而是根据你的问题和曩昔的交互来调整对话，然后创立出动态且个性化的体会。
想要了解更多关于像 GPT 和 BERT 这样的特定 LLMs 吗？请检查《什么是大型言语模型（LLM）？》
NLP 和 LLMs 之间的要害差异
虽然这两种技能关于人工智能和言语处理范畴都至关重要，但 NLP 和 LLMs 是十分不同的东西。NLP 是一种方法的人工智能，具有自己的规矩和统计学方法，拿手结构化使命，如信息提取和翻译。LLMs 是一种由深度学习和很多数据支撑的机器学习模型。它们是发明性的大师，可以以令人形象深刻的流通度生成文本，答复问题，并适应各种场景。
正如它们各自具有自己的优势相同，它们也有自己的劣势。例如，NLP 侧重于准确性，但在独立运用时所能做的事情要遭到更大的约束。而 LLMs 虽然更具适应性，但它们仿照人类表达的才能也带来了一个风险，即或许会将其练习数据中的成见带入到生成的文本中。
技能根底和开展
更深化地评论一下，让咱们快速探究一下 NLP 和 LLMs 在开发上的差异。虽然它们都是架起人类与机器之间沟通桥梁的要害组成部分，但从技能上来说，它们是以十分不同的方法构建的，以处理不同的问题。
NLP 建立在明晰的规矩和言语知识之上。就像一位建筑师准确地遵从着蓝图相同，NLP 系统依赖于预定义的语法、句法和语义规矩。这使得它们在具有明晰结构的使命上表现出色，比如辨认词类或从文本中提取特定信息。但是这些规矩或许在处理歧义和上下文时遇到困难，然后约束了它们的灵活性。
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。它们不能真实发明，但是在特定数据集的形式和连接的指导下，它们可以估计出十分好的发明性形象。这便是为什么它们可以生成具有人类品质的文本，发明性地翻译言语，乃至进行开放式对话的原因。
构建一个 NLP 系统一般触及手动设置规矩和言语资源，这是一个耗时且高度专业化的过程。相比之下，LLMs 依赖于对很多数据集的自动练习，需求很多的核算资源和深度学习技能方面的专业知识。
运用规模和用例
正如咱们简要评论的，挑选 NLP 和 LLMs 很少是一个非此即彼的决议。它们一般是作为更大、更完好处理方案的一部分一起运用的。但这并不意味着它们在不同的使命和用例中没有表现出特定的优势：
NLP：
- 信息提取：经过挑选数据，NLP 可以隔离要害的事实和数据，支撑商场研讨、金融剖析和科学发现。
- 情感剖析：经过评估评论或交际媒体中的客户定见，NLP 协助企业了解品牌知名度并前进客户满意度。
- 机器翻译：打破言语妨碍，NLP 实现文档、网站和实时对话的准确翻译。
LLMs：
- 内容创立：从产品描绘到博客文章，LLMs 生成引人入胜的内容，开释人类写作者进行更多战略性使命。
- 谈天机器人和虚拟帮手：LLMs 驱动对话式人工智能，使得与客户服务机器人或虚拟帮手的交互愈加天然。
- 问题解答：配备广泛的知识，LLMs 为杂乱问题供给深刻的答案，彻底改变教育和研讨范畴。
约束和应战
虽然它们取得了前进，但 NLP 和 LLMs 都面临着一些妨碍。NLP 或许在上下文和歧义方面遇到困难，导致误解。而 LLMs 则面临着了解细微差别的应战，或许会发生不准确乃至有成见的输出。此外，LLMs 具有仿照人类交互的才能，这也带来了巨大的道德考量。这使得负职责的开发成为必不可少，以防止发生有害内容，并尽或许从练习数据中消除尽或许多的成见。
处理这些约束需求持续的研讨、多样化的数据集以及慎重的施行，以确保这两种技能充分发挥潜力，一起保持负职责和道德。
Elastic 在 NLP 和 LLMs 方面的处理方案
虽然 LLMs 在文本生成和了解方面推动了边界，但它们也有限制性。准确性、上下文灵敏性和道德考量仍然是重要的问题，而这些问题并不总是简略的答案。这正是咱们创立 Elasticsearch Relevance Engine (ESRE) 的原因。ESRE 是一个强壮的东西，赋予开发人员力气，处理这些应战，使得创立增强的查找体会变得愈加简单。
ESRE 在处理 LLMs 的限制性的一起，开释了它们的潜力。具体如下：
- 增强检索：ESRE 将 BM25 文本匹配的准确性与向量查找供给的语义匹配结合在一起。这种强壮的组合使得查找结果愈加相关和准确，即使关于杂乱的查询（例如，在电子商务查找中的产品代码和描绘，或在房地产查找中的面积和社区描绘）也是如此。
- 上下文了解：经过与外部知识库和 NLP 流水线集成，ESRE 赋予 LLMs 抓住查找查询上下文的才能，然后发生更准确和相关的输出。
- 削减成见：ESRE 运用数据挑选和模型监控等公平技能来削减 LLMs 输出中的成见，促进负职责的 AI 开展。
- 检索增强生成（RAG）：在 RAG 作业流中，Elasticsearch 作为信息桥梁，将要害上下文（例如专有数据）传输给 LLMs。这供给了更相关的答案，并经过更会集地了解查询来削减错觉。
ESRE 不只仅是处理 LLMs 的限制性。咱们还供给丰厚的 NLP 才能，例如预练习的 NLP 模型。这些模型即插即用，可以协助进行实体辨认、情感剖析和主题建模等作业，与 LLMs 的支撑相结合，你可以创立混合查找处理方案，充分发挥两种技能的优势。
不是你需求做出的挑选
在本文中，咱们深化评论了 NLP 和 LLMs 这两种诱人的技能。它们各自拥有一起的优势，在更大的人工智能画面中发挥着各自的效果。NLP 是遵从规矩的代表，在信息提取和翻译等结构化使命方面表现出色。而 LLMs 则是发明者，在内容生成和对话方面表现出色。
但虽然本文的标题是这样，实际上并不是要在两者之间做出挑选。真实的魔力在于将它们两者结合起来：创立一个人工智能东西，结合了 NLP 的详尽规矩和 LLMs 的深度学习。这种结合解锁了一种现实，使得机器不只可以了解咱们的言语，还可以以奇妙而有含义的方法与之沟通。
而这正是 Elastic 发挥效果的地方。经过 Elasticsearch Relevance Engine (ESRE)，你可以桥接 NLP 和 LLMs 之间的距离，使你可以提高查找准确性、削减成见、加深查找的上下文了解等等。
这不是一个 “要么……要么……” 的决议。而是经过 Elastic 的灵活性和东西，将 NLP 和 LLMs 的力气结合起来，逾越限制，发明出真实了解和呼应人类言语奇妙之处的查找体会。
接下来你应该做什么：
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原文：NLP vs. LLMs: Understanding the differences | Elastic Blog
