企业官网建设流程全解析

文章目录

• • 前言
  • 一、一个长期困扰 NLP 团队的问题
  • 二、传统 NLP 时代：被流水线锁死的领域
  • • 1. 流水线范式是怎么来的
    • 2. 流水线天生带的两个原罪
  • 三、BERT 时代：预训练打通了一半的任督二脉
  • • 1. BERT 干了什么
    • 2. 但 BERT 卡在了一半
  • 四、LLM 的本质：把所有任务收编成「预测下一个 token」
  • • 1. CLM：压根不需要人工标注的训练目标
    • 2. 一个模型接口收编了所有任务
    • 3. 为什么"预测下一个词"能逼出这么多能力
    • 4. 副产物：In-Context Learning
  • 五、涌现能力：量变到质变的真正含义
  • • 1. 涌现到底指什么
    • 2. 三个最具代表性的涌现现象
    • 3. 涌现背后的工程经验：Scaling Law
    • 4. 涌现不等于"越大越好"
  • 六、三个层面看清 LLM 与传统 NLP 的根本差距
  • • 1. 工程层面：从拼乐高到统一系统
    • 2. 范式层面：从分类器思维切到生成器思维
    • 3. 能力层面：模型可以做"没被显式教过"的任务
  • 七、这场范式重写对工程团队意味着什么
  • • 1. 项目第一件事的变化
    • 2. 工程师技能栈的重写
    • 3. 对架构师的具体影响
  • 八、什么场景反而不该急着上 LLM
  • • 1. 任务规则极其稳定、QPS 极高的轻量分类
    • 2. 强合规、强可解释、监管必须能复现判定逻辑的场景
    • 3. 任务量小、数据敏感、不能把数据外发的场景
    • 4. 已经有成熟 pipeline 在跑、改造收益跑不赢迁移成本的存量场景
  • 九、给一线技术人的几条落地建议
  • • 1. 学 LLM 之前，先把传统 NLP 的痛点过一遍
    • 2. 第一个 LLM 项目，别上来就做 Agent
    • 3. 把"prompt 当代码"管起来
    • 4. 评估指标要早建，不要等出事再补
    • 5. 拥抱"不确定性"，但用工程手段把它框住
  • 总结