主要观点总结
本文主要探讨了将大模型应用在传统NLP任务上的有效性和增益，特别是在文本分类任务上的表现。作者通过细分的文本理解任务，研究了不同的大模型应用方式，包括基于Prompt工程的LLM方法、指令微调、以及BERT式微调等。实验结果表明，在标注语料比较充分的情况下，将大模型结合BERT式微调的方法能够进一步提升精度，并且部署推理成本可控。同时，对于小样本标签类别的学习能力也能帮助提升边界case的处理。在标注数据较少时，大模型+sft+prompt工程的模式可以辅助技术团队进行冷启动，并在积累一定标注语料后切换成BERT式微调方式。
关键观点总结
关键观点1: 大模型结合BERT式微调在标注语料充足时表现优越
在标注语料比较充分的情况下，将大模型结合BERT式微调的方法能够进一步提升精度，同时部署推理成本可控。
关键观点2: 小样本标签类别学习能力有助于提升边界case处理
大模型对小样本标签类别的学习能力有助于提升对边界case的处理，尤其是在标注数据较少时。
关键观点3: 大模型+sft+prompt工程模式适用于冷启动
在标注数据较少时，大模型+sft+prompt工程的模式可以辅助技术团队进行冷启动，并在积累一定标注语料后切换成BERT式微调方式。
关键观点4: BERT式微调方法能够充分利用大模型知识
通过BERT式微调方法，可以充分利用大模型的知识，提升文本分类任务的精度。
关键观点5: 大模型在文本分类任务上的落地实践
作者通过具体的数据集和实验，展示了如何将大模型应用于文本分类任务，并探讨了最佳实践。
文章预览
本文主要目的是探讨大模型应用在传统NLP任务上的有效性和增益，通过一个细分的文本理解任务—— 文本分类 ，研究了大模型应用的不同“姿势”。最终发现，将大模型结合BERT式微调的方法在标注语料比较充分的时候，相对于已有的BERT类方法还能有进一步的精度提升，同时在部署推理成本上的投入也是可控的 论本文目的：以文本分类任务为落脚点，探讨大模型技术在提升传统NLP类任务效果上的应用方式。 以chatgpt为起始节点的大模型技术经过了两年左右的发展，大致沉淀了一些较为确定的研究领域。首先是基座大模型的研究，主要是国内外大厂集中大量财力、人力、算力进行大模型军备竞赛，企图将大模型的基础能力（包括推理能力）上限逐步提升到更高的层次。 当然也有一些研究机构致力于改进transformer的架构或者提出其他更先进的基础模型
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