Large Language Models Meet NLP: A Survey

📄 arXiv: 2405.12819v2 📥 PDF

作者: Libo Qin, Qiguang Chen, Xiachong Feng, Yang Wu, Yongheng Zhang, Yinghui Li, Min Li, Wanxiang Che, Philip S. Yu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-05-21 (更新: 2025-08-25)

备注: The article has been accepted by Frontiers of Computer Science (FCS), with the DOI: {10.1007/s11704-025-50472-3}

💡 一句话要点

综述性研究：探索大型语言模型在自然语言处理中的应用与未来

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 自然语言处理 参数冻结 参数调整 综述研究

📋 核心要点

  1. 现有研究缺乏对大型语言模型在自然语言处理领域应用的系统性调查，限制了对其潜力的全面理解。
  2. 论文通过构建统一的分类体系，将现有LLM在NLP中的应用归纳为参数冻结和参数调整两大范式。
  3. 该研究总结了LLM在NLP领域的新兴前沿和挑战，旨在为未来的研究提供方向和灵感。

📝 摘要（中文）

本文旨在系统性地研究大型语言模型（LLMs），如ChatGPT，在自然语言处理（NLP）领域的潜力。尽管LLMs已在NLP任务中展现出令人印象深刻的能力，但对其在该领域潜力的系统性研究仍有待探索。本研究旨在探讨以下问题：（1）文献中LLMs目前如何应用于NLP任务？（2）传统的NLP任务是否已经被LLMs解决？（3）LLMs在NLP领域的未来是什么？为了回答这些问题，我们首先对LLMs在NLP中的应用进行了全面的概述。具体来说，我们首先引入了一个统一的分类法，包括（1）参数冻结范式和（2）参数调整范式，为理解LLMs在NLP中的当前进展提供了一个统一的视角。此外，我们总结了新的前沿领域和相应的挑战，旨在激发进一步的突破性进展。我们希望这项工作能够为LLMs的潜力和局限性提供有价值的见解，同时也能为在NLP中构建有效的LLMs提供实用的指导。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法缺乏对大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域应用的系统性、全面的研究。尽管LLMs在各种NLP任务中表现出强大的能力，但缺乏一个统一的框架来理解和比较不同的应用方法。此外，对于LLMs在解决传统NLP任务方面的进展以及未来发展方向的探索不足。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个统一的分类体系，将现有的LLMs在NLP中的应用归纳为两大范式：参数冻结范式和参数调整范式。参数冻结范式是指在应用LLM时，模型的参数保持不变，而参数调整范式则是指根据具体的NLP任务对LLM的参数进行微调。通过这种分类，可以更清晰地理解不同方法之间的差异和优劣。

技术框架：该综述性研究的技术框架主要包括以下几个阶段：首先，对现有文献进行全面的回顾，收集LLMs在NLP领域的应用案例。然后，根据参数是否调整，将这些应用案例归类到参数冻结范式或参数调整范式中。接着，对每个范式下的具体方法进行详细的分析和比较，总结其优缺点。最后，基于现有的研究进展，探讨LLMs在NLP领域的新兴前沿和挑战。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个统一的分类体系，将LLMs在NLP中的应用归纳为参数冻结和参数调整两大范式。这种分类方法有助于研究人员更好地理解不同方法之间的差异和优劣，并为未来的研究提供指导。此外，论文还对LLMs在NLP领域的新兴前沿和挑战进行了总结，为未来的研究方向提供了参考。

关键设计：论文的关键设计在于对参数冻结和参数调整两种范式进行了详细的分析。对于参数冻结范式，论文重点关注如何利用LLMs的预训练知识来解决具体的NLP任务，例如通过prompt engineering等方法。对于参数调整范式，论文重点关注如何有效地对LLMs进行微调，例如选择合适的微调策略、优化目标和数据集。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究通过构建统一的分类体系，对LLMs在NLP领域的应用进行了全面的概述，并总结了新的前沿领域和挑战。虽然没有提供具体的性能数据，但该综述为理解LLMs在NLP中的应用提供了一个有价值的视角，并为未来的研究提供了指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于指导NLP研究人员和从业者更好地理解和应用大型语言模型。通过了解LLMs的潜力和局限性，以及不同应用范式的优缺点，可以更有效地解决实际的NLP问题，例如文本生成、机器翻译、情感分析等。此外，该研究还可以为未来的LLM研究提供方向，促进NLP领域的进一步发展。

📄 摘要（原文）

While large language models (LLMs) like ChatGPT have shown impressive capabilities in Natural Language Processing (NLP) tasks, a systematic investigation of their potential in this field remains largely unexplored. This study aims to address this gap by exploring the following questions: (1) How are LLMs currently applied to NLP tasks in the literature? (2) Have traditional NLP tasks already been solved with LLMs? (3) What is the future of the LLMs for NLP? To answer these questions, we take the first step to provide a comprehensive overview of LLMs in NLP. Specifically, we first introduce a unified taxonomy including (1) parameter-frozen paradigm and (2) parameter-tuning paradigm to offer a unified perspective for understanding the current progress of LLMs in NLP. Furthermore, we summarize the new frontiers and the corresponding challenges, aiming to inspire further groundbreaking advancements. We hope this work offers valuable insights into the potential and limitations of LLMs, while also serving as a practical guide for building effective LLMs in NLP.