LLM時(shí)代NLP研究何去何從？

前言

最近，大語言模型（LLMs）在許多任務(wù)上表現(xiàn)出接近人類水平的性能，這引發(fā)了行業(yè)興趣和資金投入的激增，有關(guān)LLMs的論文最近也層出不窮。

看起來，NLP領(lǐng)域似乎已被LLMs占滿，這讓一些研究者感到無所適從，尤其是那些剛?cè)胄械牟┦可鷤?，他們可能會認(rèn)為，“LLMs似乎已經(jīng)解決了所有NLP的子任務(wù)！那我還能做些什么呢？”

事實(shí)上，NLP不僅僅是LLMs。NLP的應(yīng)用遠(yuǎn)比簡單地預(yù)測下一個(gè)詞要廣泛得多。此外，LLMs的訓(xùn)練需要大量數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，這對于大多數(shù)研究者來說難以承擔(dān)。

這篇論文是由美國某NLP研究實(shí)驗(yàn)室的成員撰寫的，旨在探討LLM時(shí)代NLP研究的未來。這些成員圍繞一個(gè)問題進(jìn)行了頭腦風(fēng)暴：除了LLMs的開發(fā)外，還有哪些有趣的、不依賴于付費(fèi)資源的研究領(lǐng)域適合作為博士論文的研究方向。（劇透一下：還有很多這樣的研究領(lǐng)域?。?/p>

下面我們來介紹一下文中所提到的一些適合研究的有趣方向。

論文：A PhD Student’s Perspective on Research in NLP in the Era of Very Large Language Models
地址：https://arxiv.org/pdf/2305.12544.pdf
項(xiàng)目：https://bit.ly/nlp-era-llm

多語言模型/處理低資源語言

多語言模型是能夠處理多種語言的模型，但開發(fā)多語言模型中，如何利用低資源語言仍然是一個(gè)主要挑戰(zhàn)。因?yàn)榈唾Y源語言的訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限。目前的方法包括數(shù)據(jù)增強(qiáng)、并行語料庫挖掘和光學(xué)字符識別(OCR)等。

然而，最先進(jìn)的機(jī)器翻譯模型（如NLLB-200）在許多低資源語言（如非洲語言）上仍然表現(xiàn)較差。即使是ChatGPT在馬拉地語、巽他語和商務(wù)語等低資源語言上的翻譯效果也很差。此外，ChatGPT在低資源語言到英語的翻譯中表現(xiàn)相當(dāng)好，但在英語到低資源語言的翻譯中表現(xiàn)不佳。

研究方向

在當(dāng)前低資源的語言基準(zhǔn)上（如FLORES-200）改進(jìn)機(jī)器翻譯性能。針對資源極低的語言，可以利用圣經(jīng)（世界上翻譯最多的文檔）等現(xiàn)有文本作為開發(fā)機(jī)器翻譯系統(tǒng)的起點(diǎn)。此外，手動創(chuàng)建平行語料庫和利用構(gòu)詞法模型開發(fā)翻譯詞典等方法也是重要的研究路徑。

提高適用于所有語言的多語言模型的性能。目前的多語言模型在各種語言上的表現(xiàn)不一致，需要進(jìn)一步探索多語言模型需要的數(shù)據(jù)量以及在哪種語言組合上能夠?qū)崿F(xiàn)相似的性能。此外，通過cross-lingual projection和利用現(xiàn)有的機(jī)器翻譯系統(tǒng)，將模型架構(gòu)轉(zhuǎn)移到其他語言也是一個(gè)研究方向。

Code-switching。Code-switching是指說話者在不同語言之間切換的現(xiàn)象，這種訓(xùn)練數(shù)據(jù)很難獲得。目前的研究重點(diǎn)包括LLMs是否可以生成這類數(shù)據(jù)，探索LLMs在不同語言組合上的泛化能力以及在區(qū)分高度相似語言（如同一母語下的不同方言）上的學(xué)習(xí)能力。

LLMs的推理能力

NLP中的推理對于問答、閱讀理解和對話系統(tǒng)等任務(wù)至關(guān)重要，因?yàn)樗梢栽鰪?qiáng)模型在未知場景中的泛化能力。從基于規(guī)則和符號的方法到概率模型和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的統(tǒng)計(jì)方法，NLP研究經(jīng)歷了巨大變化。近年來，深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)徹底改變了這一領(lǐng)域，在各任務(wù)上取得了先進(jìn)性能。然而，要實(shí)現(xiàn)類似人類的推理和泛化能力仍面臨挑戰(zhàn)。

研究方向

穩(wěn)健的形式推理。形式推理一直是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，LLMs遠(yuǎn)未完全掌握數(shù)值推理等形式推理、邏輯推理和因果推理任務(wù)。為此，研究人員致力于探索結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和符號人工智能的優(yōu)勢，例如通過集成計(jì)算器、python程序、數(shù)據(jù)庫知識檢索或搜索引擎，提升模型在形式推理方面的準(zhǔn)確性和魯棒性。

在現(xiàn)實(shí)世界中的推理。由于NLP模型的訓(xùn)練主要依賴于與文本世界的交互，因此在推理過程中缺乏現(xiàn)實(shí)世界經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)。這可能導(dǎo)致模型在生成響應(yīng)時(shí)缺乏實(shí)際可行性或考慮不到現(xiàn)實(shí)約束。為了解決這一問題，研究人員正在探索整合外部知識來源、多模態(tài)數(shù)據(jù)或模擬現(xiàn)實(shí)世界場景的方法，以提升模型的推理能力。

社會環(huán)境中的負(fù)責(zé)任推理。模型將需要做出復(fù)雜的決策，其中包括道德推理。例如，在創(chuàng)建網(wǎng)站時(shí)，可能需要考慮一些道德選擇，如迎合特定的亞群體，或過度優(yōu)化用戶注意力或點(diǎn)擊率。在理解或提高AI系統(tǒng)在不同社會背景和文化背景下對社會復(fù)雜和道德相關(guān)的場景進(jìn)行推理的能力方面，還有很多需要研究的地方。

正式定義推理，設(shè)計(jì)合適的評價(jià)框架。當(dāng)前的挑戰(zhàn)之一是，如何定義LLMs的推理？當(dāng)模型記住一個(gè)推理模式時(shí)，我們應(yīng)該將其視為推理技能還是對知識的掌握？除此之外，我們還面臨著如何測試模型推理能力的問題。數(shù)據(jù)污染、古德哈特定律（一旦數(shù)據(jù)集被利用就無法反映技能）以及缺乏可靠的評估指標(biāo)來評估多步推理等問題仍待解決。

提示如何幫助推理？有兩種類型的提示對于提升推理能力非常有價(jià)值：in-context learning和思維鏈（CoT）。然而，LLMs到底是在進(jìn)行真正的推理，還是僅僅生成統(tǒng)計(jì)上相似的序列，以及AI系統(tǒng)在多大程度上可以從幾個(gè)示例中學(xué)習(xí)推理，這些問題仍存在爭議。

知識庫

知識庫從現(xiàn)實(shí)世界抽象出概念、實(shí)體及其關(guān)系，在許多應(yīng)用中發(fā)揮著重要作用，例如關(guān)系提取和機(jī)器閱讀。當(dāng)前的LLMs在內(nèi)部知識方面仍存在局限性。無論是一般知識、特定領(lǐng)域知識都存在限制。此外，LLMs經(jīng)常會出現(xiàn)幻覺，根據(jù)錯(cuò)誤的事實(shí)提出主張。雖然基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）可以減輕這個(gè)問題，但幻覺問題仍然是模型固有的。通過結(jié)合知識庫改進(jìn)模型的輸出，可以減少幻覺，使用戶更容易驗(yàn)證主張的正確性。

研究方向

Knowledge-guided LLM。為了解決幻覺問題，可以將經(jīng)過驗(yàn)證的知識與LLMs的回復(fù)進(jìn)行結(jié)合。已經(jīng)有研究人員嘗試使用DialogGPT等系統(tǒng)來檢索或生成知識，以增強(qiáng)生成的回應(yīng)。Bing等搜索引擎也會在回答問題之前進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)查詢。然而，如何有效地與定制的外部知識庫進(jìn)行交互仍然是一個(gè)待解決的問題。

自動構(gòu)建知識庫。許多應(yīng)用程序可以從專門的知識庫中受益。自動構(gòu)建這類知識庫是一個(gè)有趣的研究方向，但也面臨著許多挑戰(zhàn)，如知識覆蓋范圍、知識真實(shí)性、知識鏈接等。在構(gòu)建醫(yī)療保健或化學(xué)等專業(yè)領(lǐng)域的知識庫時(shí)，這些挑戰(zhàn)會更加突出。然而，一旦這些問題得到解決，研究人員將能夠利用LLMs動態(tài)地管理來自最新原始文本和復(fù)雜應(yīng)用本體的知識庫，例如跟蹤來自PubMed文章的藥物相互作用。

一般和文化常識。NLP模型中可用的文化知識通常僅限于少數(shù)西方文化，無法涵蓋世界文化觀點(diǎn)的多樣性。隨著NLP應(yīng)用的廣泛傳播，這種限制可能直接影響用戶，因?yàn)樗鼪]有考慮到用戶的價(jià)值觀、信仰和世界觀。此外一個(gè)主要的開放研究方向是如何獲取和表達(dá)編碼這些文化觀點(diǎn)的知識，以及何時(shí)和如何調(diào)用這些文化知識。

Language Grounding

Language Grounding是語言與世界（可以是物理的或非物理的）的事物或經(jīng)驗(yàn)聯(lián)系起來的能力，如TextWorld等文字游戲。該領(lǐng)域的探索主要利用多模態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集和任務(wù)。視覺問答、圖像和視頻字幕、文本到圖像檢索以及文本到圖像/視頻生成等流行任務(wù)已經(jīng)取得了重要進(jìn)展。越來越多的多模態(tài)模型（如GPT-4）不斷擴(kuò)大其訓(xùn)練語料庫，并增加音頻等多樣輸入的支持。

盡管GPT-4展示了令人印象深刻的zero-shot性能，超越了大多數(shù)微調(diào)但規(guī)模較小的多模態(tài)模型，但它們也存在一些成本與限制。首先，它們?nèi)狈κ澜绲恼嬲斫猓瑹o法具備領(lǐng)域知識，在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用有一定局限性。其次，這些模型往往難以解釋，我們難以理解其生成新數(shù)據(jù)時(shí)的不可靠行為，如幻覺問題。最后，由于昂貴的計(jì)算資源需求，只有少數(shù)大學(xué)和機(jī)構(gòu)能夠負(fù)擔(dān)得起適當(dāng)使用這些模型。

研究方向

有效結(jié)合多種模態(tài)。如何最佳地整合音頻、視頻、文本等不同模態(tài)仍然是一個(gè)待解決的問題。不同模態(tài)通常相互補(bǔ)充（例如，手勢可以輔助口頭表達(dá)），從而減少對大量數(shù)據(jù)的依賴。然而，在某些情況下，不同模態(tài)可能會相互競爭，一些研究表明，在特定情況下單模態(tài)模型優(yōu)于多模態(tài)模型。

較少研究的模態(tài)。大部分研究都集中在視覺、文本或音頻模態(tài)上。然而，在Language Grounding的背景下，較少研究的模態(tài)，如生理、感覺或行為，對于多種應(yīng)用具有重要價(jià)值，例如測量駕駛員的警覺性、抑郁檢測或欺騙行為檢測。

在現(xiàn)實(shí)世界和不同領(lǐng)域中的應(yīng)用。大部分研究都基于在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中收集的數(shù)據(jù)，或者基于室內(nèi)活動（如電影或烹飪）的圖像和視頻數(shù)據(jù)。在現(xiàn)實(shí)世界和戶外環(huán)境中Grounding的研究相對較少。此外，將這些模型應(yīng)用于不同領(lǐng)域（如機(jī)器人、醫(yī)學(xué)、導(dǎo)航、教育和可訪問性）需要適應(yīng)使用較少的數(shù)據(jù)點(diǎn)或不同類型的數(shù)據(jù)，并結(jié)合領(lǐng)域?qū)I(yè)知識以更好地理解外部環(huán)境。

網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的NLP

網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的NLP可分為兩個(gè)對立的現(xiàn)象：內(nèi)容生成和審核。內(nèi)容的快速生成得到了廣泛支持，但也存在制造假新聞和虛假信息的風(fēng)險(xiǎn)，需要及時(shí)審核和監(jiān)管。通過使用NLP來監(jiān)控和分析用戶生成的內(nèi)容，可以保持在線生態(tài)系統(tǒng)的平衡。

然而，內(nèi)容生成和審核仍然存在一些問題。在生成方面，需要識別潛在的惡意操縱。在審核方面，現(xiàn)有的審核模型仍然不夠透明、準(zhǔn)確、可問責(zé)和理解。此外，構(gòu)建用于檢測不需要的內(nèi)容的模型面臨分類困難、數(shù)據(jù)標(biāo)注耗時(shí)和學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)集不足等挑戰(zhàn)。

研究方向

檢測和揭穿在線錯(cuò)誤信息。NLP系統(tǒng)可以幫助事實(shí)核查員減緩誤導(dǎo)性內(nèi)容的傳播。同時(shí)，需要發(fā)展低資源和跨語言的NLP系統(tǒng)來幫助解決錯(cuò)誤信息問題。多模態(tài)處理和社交網(wǎng)絡(luò)分析（例如誰喜歡或轉(zhuǎn)發(fā)了該內(nèi)容）也可提高錯(cuò)誤信息檢測效果。

確保多樣化的代表性。隨著LLMs的普及，需要注意防止網(wǎng)絡(luò)上的聲音過度集中，特別是邊緣化群體的代表性。

避免過度審核。內(nèi)容審核技術(shù)應(yīng)考慮到不同群體和文化環(huán)境中的細(xì)微差異，以確保公平性。同時(shí)，需要關(guān)注政府對在線討論話題的限制，維護(hù)言論自由。

識別生成內(nèi)容背后的涉眾。隨著機(jī)器生成內(nèi)容的增加，識別值得信任的信息將變得更加具有挑戰(zhàn)性。發(fā)展NLP模型以識別生成內(nèi)容背后的利益相關(guān)者及其利益類型，如商業(yè)利潤或政治利益，是一個(gè)有希望的方向。

兒童語言習(xí)得和LLM之間的聯(lián)系

兒童語言習(xí)得作為一個(gè)基線，在通往高效AGI的道路上具有重要意義。兒童通過有限的互動和觀察就能掌握多種語言，而不需要海量訓(xùn)練文本。研究探索LLMs與兒童語言習(xí)得之間的聯(lián)系，并借鑒統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的背景。這一領(lǐng)域的發(fā)展對于低資源和瀕危語言具有廣泛的影響。

然而，要實(shí)現(xiàn)這一研究還存在許多挑戰(zhàn)，由于研究兒童的困難性，包括招募和倫理審查委員會對數(shù)據(jù)收集的限制。兒童無法有效地交流，往往只能獲得有限的數(shù)據(jù)，這限制了實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)的表達(dá)能力。在兒童語言研究中，通常需要父母的參與，以確保孩子專注于實(shí)驗(yàn)并遵循指導(dǎo)。此外，難以控制實(shí)驗(yàn)對象也導(dǎo)致難以控制混雜變量。

研究方向

樣本高效的語言學(xué)習(xí)。對樣本高效語言學(xué)習(xí)進(jìn)行基礎(chǔ)和理論研究，并開發(fā)更高效的NLP工具，是十分必要的。一個(gè)相關(guān)方向是設(shè)定樣本高效語言學(xué)習(xí)的基線，以推動數(shù)據(jù)效率方面的進(jìn)展。

兒童語言習(xí)得的基準(zhǔn)發(fā)展。簡化和擴(kuò)展子語言基準(zhǔn)的構(gòu)建，利用大型視頻數(shù)據(jù)集進(jìn)行控制實(shí)驗(yàn)，培養(yǎng)專門為兒童學(xué)習(xí)語言設(shè)計(jì)的模型，以深入理解兒童語言使用和開發(fā)更有效學(xué)習(xí)模型的方式。

語言模型作為兒童語言習(xí)得的生物學(xué)模型。將NLP模型視為生物模型，探索人類嬰兒語言習(xí)得的理論。利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)集和新的基準(zhǔn)以及強(qiáng)大的語言模型，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究，分析語言習(xí)得過程，獲得關(guān)于兒童語言習(xí)得的新見解，如音位級習(xí)得和內(nèi)在獎勵(lì)機(jī)制等。

非語言交流

非語言交流是一種重要的人際交流形式，包括手勢、面部表情、肢體語言和姿勢等。最近的研究強(qiáng)調(diào)將非語言信息與語言表征相結(jié)合，以獲得更豐富的表征。理解非語言模式和語言之間的一致性仍然是一個(gè)未解決的問題，特別是考慮到這些模式的不同特點(diǎn)和解釋的挑戰(zhàn)。例如，在手語研究中，仍需解決許多問題，包括手語數(shù)據(jù)集的構(gòu)建和有效計(jì)算模型的開發(fā)。

研究方向

非語言信息的表征。非語言交際的多個(gè)子領(lǐng)域需要對非語言信息進(jìn)行表示、離散化和解釋的研究。需要找到適用于不同模式、上下文和文化的理想表征集，以實(shí)現(xiàn)面部表情和手勢的解釋并確保在不同模式下的一致性。

手語的理解、生成和翻譯。手語詞匯和語料庫的發(fā)展對于訓(xùn)練和評估計(jì)算模型至關(guān)重要。理解手語的挑戰(zhàn)包括手勢的高度可變性和其他非手動特征的影響，如面部表情、身體姿勢和眼睛注視。同時(shí)，手語生成的研究旨在提高手語交流的流暢性和表達(dá)力，涉及同一手語使用者之間、使用不同手語的人以及口頭和手語同時(shí)存在的情況。

有效的語言和非語言溝通。在溝通過程中，語言和非語言信號都應(yīng)該被綜合考慮。建立能夠理解和解釋語言和非語言信號的聯(lián)合模型是AI輔助通信的長期目標(biāo)。研究問題包括語言模型的發(fā)展以及有效的融合方法，以實(shí)現(xiàn)同時(shí)進(jìn)行語言和非語言交流的大型聯(lián)合模型。

合成數(shù)據(jù)集

當(dāng)傳統(tǒng)的人類數(shù)據(jù)收集變得不可行、昂貴或存在隱私問題時(shí)，在NLP研究中通常需要使用合成數(shù)據(jù)。隨著生成模型的發(fā)展，合成數(shù)據(jù)生成已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。例如，用于低資源語言的反向翻譯、語義解析、意圖分類、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成或醫(yī)學(xué)對話生成等方面都有相關(guān)的例子。如果需要在特定領(lǐng)域進(jìn)行適應(yīng)，通常需要對模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，并通過提示模型生成數(shù)據(jù)集，然后使用自動或?qū)＜因?yàn)證的方式評估生成數(shù)據(jù)集的質(zhì)量。

然而，使用合成數(shù)據(jù)也面臨一些挑戰(zhàn)。其中包括數(shù)據(jù)質(zhì)量控制困難（由于缺乏文本生成的評估指標(biāo)）、缺乏多樣性、數(shù)據(jù)生成模型中存在的潛在偏差，以及數(shù)據(jù)生成模型固有的限制，例如難以捕捉遠(yuǎn)程依賴關(guān)系。

研究方向

知識蒸餾。研究如何將LLM的知識轉(zhuǎn)移到較小的模型中。這個(gè)任務(wù)可以通過將LLM的輸出用作合成示例來實(shí)現(xiàn)，這種方法可以轉(zhuǎn)換或控制生成的數(shù)據(jù)的特性。研究者們還嘗試使用微調(diào)的模型來過濾質(zhì)量，并使用更小、更集中的模型來模擬LLM的行為（如Alpaca）。

控制生成的數(shù)據(jù)屬性。目前的方法是通過提供自然文本規(guī)范和示例來控制生成數(shù)據(jù)的屬性。然而，優(yōu)化這些提示通常是基于試錯(cuò)，而且指定屬性可能不夠準(zhǔn)確或存在噪聲。因此，開發(fā)魯棒、可控和可復(fù)制的合成數(shù)據(jù)生成范式仍然是一個(gè)待解決的研究問題。

轉(zhuǎn)換現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集。關(guān)注如何通過對現(xiàn)有數(shù)據(jù)集進(jìn)行各種修改來創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)集，同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)的語義不變。常見的轉(zhuǎn)換方法包括格式更改、情態(tài)轉(zhuǎn)換和風(fēng)格轉(zhuǎn)換，以實(shí)現(xiàn)不同樣式的數(shù)據(jù)生成，如將文本從一種寫作風(fēng)格轉(zhuǎn)換為另一種風(fēng)格。

NLP的可解釋性

可解釋性是理解和解釋機(jī)器學(xué)習(xí)模型決策過程的任務(wù)，旨在增加其透明性和合理性，以促進(jìn)可信的NLP實(shí)踐。過去的NLP系統(tǒng)，如基于規(guī)則的方法、隱馬爾可夫模型和邏輯回歸等，被認(rèn)為是可解釋的白盒技術(shù)。然而，NLP的最新進(jìn)展主要是黑盒方法，以可解釋性為代價(jià)。為了解決這個(gè)問題，研究人員開始關(guān)注開發(fā)能夠揭示NLP模型內(nèi)部工作原理的技術(shù)。這些技術(shù)包括注意機(jī)制、基于規(guī)則的系統(tǒng)和可視化方法。

當(dāng)前的NLP可解釋性研究主要集中在理解模型的預(yù)測、特征重要性和決策過程等方面。注意力機(jī)制、LIME和SHAP等技術(shù)提供了對模型行為的洞察。然而，在健壯性、普遍性和倫理考慮等方面仍存在挑戰(zhàn)。此外，可解釋性方法通常缺乏標(biāo)準(zhǔn)化，難以處理復(fù)雜的大型模型，限制了它們在實(shí)際場景中的應(yīng)用。

研究方向

探索模型內(nèi)部表征。研究NLP模型的內(nèi)部表征，以揭示其推理能力和潛在偏差，并探索模型對語言的探測任務(wù)和世界知識的捕獲。

機(jī)制解釋性。研究模型中的潛在機(jī)制和算法，以揭示其決策過程，并通過提取計(jì)算子圖和逆向工程整個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)機(jī)制解釋性。

Human-in-the-loop提高可解釋性。結(jié)合人的反饋和專業(yè)知識來提高模型的可解釋性，促進(jìn)透明度和信任，并識別和解決偏見和道德考慮。

基于引用生成的文本。通過附加引用和顯示額外推理步驟，為生成模型的輸出提供可靠的來源，以提高可解釋性和用戶信任度。

高效的NLP

為了應(yīng)對不斷擴(kuò)大的語言模型規(guī)模和不斷增長的資源消耗所帶來的挑戰(zhàn)，我們需要探索高效的NLP。擴(kuò)大模型規(guī)模被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)NLP任務(wù)最先進(jìn)性能的基本方法，但這需要大量能源和財(cái)政資源，引發(fā)了對AI碳足跡和NLP產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)的擔(dān)憂。在數(shù)據(jù)管理、模型設(shè)計(jì)和訓(xùn)練范例方面，我們?nèi)杂泻艽蟮母倪M(jìn)空間。通過處理數(shù)據(jù)重復(fù)、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和管理大量數(shù)據(jù)，可以提高數(shù)據(jù)效率。在模型設(shè)計(jì)方面，提高注意機(jī)制效率、開發(fā)無參數(shù)模塊減少參數(shù)量、優(yōu)化模型深度或效率是主要挑戰(zhàn)。最后，在訓(xùn)練范例方面，有機(jī)會通過promot和微調(diào)提高NLP效率。

研究方向

數(shù)據(jù)的效率。通過刪除重復(fù)、冗余或噪聲數(shù)據(jù)，以更少的數(shù)據(jù)項(xiàng)提高性能。目前的工作主要關(guān)注去除噪聲示例和無用數(shù)據(jù)，但對于龐大的語料庫或原始web數(shù)據(jù)管理，需要更有效的數(shù)據(jù)重復(fù)刪除方法。

模型設(shè)計(jì)。改進(jìn)注意力機(jī)制來提高模型效率的方法已經(jīng)被廣泛研究，但在處理非常長的上下文建模方面仍存在挑戰(zhàn)。稀疏模型可以通過增加寬度來增加表達(dá)性，同時(shí)降低計(jì)算量?；赥ransformer的模型的前饋層中應(yīng)用混合專家架構(gòu)也是一種值得嘗試的實(shí)踐。

高效的下游任務(wù)適應(yīng)。通過微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型來適應(yīng)下游任務(wù)的有效方法已經(jīng)被提出，其中包括prompt tuning和prefix tuning等技術(shù)。然而，需要找到一種高效的自動提示構(gòu)建方法，以提高下游任務(wù)的適應(yīng)性。

面向教育的NLP

NLP在教育領(lǐng)域的應(yīng)用涵蓋了多個(gè)方面，如語言學(xué)習(xí)應(yīng)用程序、語法糾正工具、評分輔助工具、課程和評估開發(fā)工具以及教育研究人員的工具。近年來，隨著BERT、RoBERTa等模型的發(fā)布，研究人員開始探索這些模型在教育領(lǐng)域的應(yīng)用，并逐漸引入更大規(guī)模的模型。目前，許多在教育領(lǐng)域部署的NLP應(yīng)用是在廣泛使用大型語言模型之前開發(fā)的。隨著進(jìn)一步的研究和發(fā)展，我們很可能會看到基于大型語言模型的任務(wù)特定模型在教育領(lǐng)域得到大規(guī)模應(yīng)用。

研究方向

可控文本生成?？煽氐奈谋旧杉夹g(shù)可以用于個(gè)性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。例如，通過自動生成與學(xué)生興趣相關(guān)的故事來引入新術(shù)語，或者根據(jù)學(xué)生的閱讀水平修改故事內(nèi)容。此外，閱讀理解方面的研究也可以應(yīng)用于基于學(xué)生先前經(jīng)驗(yàn)和測試結(jié)果的個(gè)性化學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

教育解釋生成。個(gè)性化的課堂材料可以包括針對學(xué)生理解困難的解釋。例如，使用NLP系統(tǒng)幫助學(xué)生理解學(xué)術(shù)論文中復(fù)雜的句子，或者改寫老師給出的答案，以提供與學(xué)生知識體系相關(guān)的解釋。自動評分也是NLP在教育領(lǐng)域做出貢獻(xiàn)的一個(gè)領(lǐng)域，但仍存在著為不完美的分?jǐn)?shù)提供解釋的研究問題。

智能輔導(dǎo)系統(tǒng)。智能輔導(dǎo)系統(tǒng)在個(gè)性化教育方面具有巨大的潛力。NLP方法可以用于生成針對性的練習(xí)題，并解釋學(xué)生在各個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的錯(cuò)誤。隨著NLP技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，這些系統(tǒng)可能會得到改進(jìn)。然而，部署NLP技術(shù)在教育中需要謹(jǐn)慎，因?yàn)榧词箤τ诤唵蔚膯栴}，NLP模型也可能給出錯(cuò)誤的答案和解釋。

需要注意的是，由于學(xué)術(shù)不誠實(shí)的可能性增加，教育界對于大型語言模型的接受度存在一定的擔(dān)憂。因此，大學(xué)和課程制定了政策來規(guī)范人工智能在教育中的使用。我們對于最近的進(jìn)展在適當(dāng)情況下對教育產(chǎn)生積極影響持樂觀態(tài)度，但整體課程如何調(diào)整以納入大型語言模型的應(yīng)用仍需觀察。

面向醫(yī)療保健的NLP

在醫(yī)療保健領(lǐng)域，NLP的應(yīng)用可以分為對醫(yī)療服務(wù)提供者和關(guān)鍵利益相關(guān)者的影響進(jìn)行分類。對于醫(yī)療服務(wù)提供者而言，NLP主要用于支持臨床決策，包括匯總和整合現(xiàn)有數(shù)據(jù)和研究，以及從數(shù)據(jù)中提取相關(guān)信息。然而，這些任務(wù)面臨著一些挑戰(zhàn)，例如醫(yī)療保健數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和準(zhǔn)確標(biāo)記，以及提取和檢索醫(yī)療概念和患者病情分類。此外，NLP還用于回答患者的健康相關(guān)問題和檢索與醫(yī)療或疾病相關(guān)的信息。近年來，該領(lǐng)域的研究主要集中在心理健康領(lǐng)域的語言分析，包括專業(yè)治療和社交媒體對話。在協(xié)助公共衛(wèi)生官員方面，NLP被應(yīng)用于公共衛(wèi)生監(jiān)測，用于確定疾病、風(fēng)險(xiǎn)因素或高危人群。此外，NLP還用于緩解網(wǎng)絡(luò)上的錯(cuò)誤信息或公眾情緒等問題。

然而，NLP在醫(yī)療保健領(lǐng)域存在一些明顯的局限性。其中之一是缺乏高質(zhì)量、帶注釋的臨床數(shù)據(jù)。臨床數(shù)據(jù)對于開發(fā)臨床決策工具至關(guān)重要，但由于隱私和道德問題，通常無法公開獲取。此外，目前的工作主要集中在英語或其他高資源語言，對于少數(shù)語言的研究相對較少。同時(shí)，缺乏對基于NLP的衛(wèi)生系統(tǒng)的人類評估也是一個(gè)挑戰(zhàn)，因?yàn)楝F(xiàn)有的自動評估指標(biāo)并不能充分說明患者的結(jié)果。

研究方向

醫(yī)療保健基準(zhǔn)構(gòu)建。在醫(yī)療保健領(lǐng)域，需要構(gòu)建更多的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，以支持各種任務(wù)的研究和開發(fā)。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私限制，可能需要探索使用合成數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)或以低資源語言和領(lǐng)域?yàn)榛A(chǔ)生成新的衛(wèi)生數(shù)據(jù)集的方法。此外，對于已有的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，還需要進(jìn)行評價(jià)和質(zhì)量評估的研究。

NLP用于臨床決策。NLP系統(tǒng)可以用作頭腦風(fēng)暴和決策工具，幫助醫(yī)療專家進(jìn)行評估和決策過程。它們可以合成新的醫(yī)學(xué)知識，并將其提供給醫(yī)療從業(yè)人員。此外，將一般醫(yī)學(xué)知識與個(gè)人患者信息結(jié)合起來需要新的知識集成策略。由于臨床決策的高風(fēng)險(xiǎn)性，NLP系統(tǒng)的可靠性和可解釋性至關(guān)重要，以提供清晰的推理過程。

藥物發(fā)現(xiàn)。NLP方法可以從大量的科學(xué)文獻(xiàn)、專利、社交媒體、臨床記錄和其他生物醫(yī)學(xué)來源中提取和分析信息。研究方向包括藥物-靶標(biāo)相互作用的識別和優(yōu)先排序、新候選藥物的發(fā)現(xiàn)、化合物性質(zhì)的預(yù)測以及藥物設(shè)計(jì)的優(yōu)化。此外，新的NLP方法可以幫助識別新的藥物靶標(biāo)關(guān)聯(lián)，并促進(jìn)更有效的藥物再利用工作。

NLP的道德/倫理問題

目前研究致力于解決雙重使用、公平性和隱私等關(guān)鍵倫理問題。除此之外，近期LLM的使用和應(yīng)用還存在其他倫理關(guān)注點(diǎn)，包括版權(quán)缺失、模型解釋性差、技能退化、勞動力市場的破壞、模型誤用和模型不適用等。

研究方向

雙重使用。許多NLP應(yīng)用可能既具有積極影響，又可能被以有害方式使用。需要通過在部署前進(jìn)行討論和在部署后進(jìn)行數(shù)據(jù)調(diào)查來確定NLP模型和應(yīng)用的潛在危害。此外，開發(fā)能夠檢測、抑制和防止有害使用的NLP系統(tǒng)，如事實(shí)核查器，至關(guān)重要。對抗性NLP也可以用于探索NLP系統(tǒng)的局限性和漏洞，以提高其魯棒性。

公平性。需要方法來評估NLP模型的公平性，并檢測和減少偏見。這包括研究數(shù)據(jù)集創(chuàng)建實(shí)踐及其與模型偏見的相關(guān)性。研究應(yīng)該探討是否通過對數(shù)據(jù)集創(chuàng)建提出更嚴(yán)格的要求，可以減少模型在偏見數(shù)據(jù)上訓(xùn)練或評估時(shí)可能加劇的偏見和不平等。

隱私保護(hù)。需要新的技術(shù)來識別和匿名化敏感用戶信息，同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)在分析和決策中的實(shí)用性。這包括差分隱私、聯(lián)邦學(xué)習(xí)和安全多方計(jì)算等方法，以確保NLP驅(qū)動的醫(yī)療應(yīng)用中患者數(shù)據(jù)的機(jī)密性和安全性。此外，NLP系統(tǒng)可以對數(shù)據(jù)政策產(chǎn)生影響，可以開發(fā)NLP方法來以用戶可理解的格式總結(jié)數(shù)字產(chǎn)品的數(shù)據(jù)政策，并確保模型與這些政策保持一致。

機(jī)器生成數(shù)據(jù)的版權(quán)和檢測。在NLP模型生成內(nèi)容時(shí)，開發(fā)NLP模型可以使用的版權(quán)標(biāo)準(zhǔn)方法至關(guān)重要。需要確定所有權(quán)和權(quán)利的問題，特別是在領(lǐng)域如編程或創(chuàng)意寫作中將LLM納入工作流程。

將NLP模型作為人類助手而非人類替代品進(jìn)行整合.可以利用NLP模型進(jìn)行人類培訓(xùn)應(yīng)用，改善人類的拼寫、寫作和閱讀理解能力。

結(jié)語

這篇論文關(guān)注的研究領(lǐng)域可以分成三類：首先，有一些領(lǐng)域因?yàn)橐筇鄶?shù)據(jù)或者缺乏推理和基礎(chǔ)能力，LLMs無法解決。其次，還有一些領(lǐng)域由于缺乏適合的數(shù)據(jù)，也不能充分利用LLMs的能力。最后，還有一些領(lǐng)域可以為提升LLMs的能力和質(zhì)量做出貢獻(xiàn)。需要注意的是，作者沒有列出那些LLMs在信息提取、問答和文本摘要等方面表現(xiàn)稍顯落后的領(lǐng)域。而且，作者也沒有深入研究LLM開發(fā)的方向，因?yàn)檫@方面已經(jīng)有很多研究論文在關(guān)注了。

審核編輯 ：李倩