Praktiska överväganden för LLMs i NLP-uppgifter

Med så mycket hype kring LLM:er letar många efter sätt att tillämpa dem på alla aspekter av översättningsprocessen. Och LLM:er uppvisar imponerande kapacitet över ett brett spektrum av uppgifter. Det är dock inte säkert att det är nödvändigt att använda LLM för mindre komplexa uppgifter.

Det finns många områden i översättningsprocessen där användningen av stora språkmodeller (LLM) bör övervägas, men i den här bloggen kommer vi att prata specifikt om LLM:s användning för naturliga språkbehandlingsuppgifter (NLP).

Naturlig språkbehandling vid översättning

Långt innan LLM kom in i bilden, avancerade NLP avsevärt översättningsområdet. Med hjälp av sofistikerade algoritmer och neurala nätverk underlättar NLP korrekta och kontextuellt nyanserade översättningar. Det möjliggör också teknik som gör översättningen snabbare, mer prisvärd och mer exakt.

Maskinöversättning (MT) är den mest välkända användningen av naturlig språkbehandling. Det spelar en avgörande roll för att övervinna språkhinder och säkerställa smidig kommunikation mellan olika länder och samhällen. Men NLP används också i olika andra uppgifter som textsammanfattning, tokenisering och del av taltaggning.

NLP-uppgifter har historiskt utförts av NLP-ramverk. Men LLMs som GPT-familjen, PaLM, Claude och Jurassic visar anmärkningsvärt lovande inom några av dessa områden. Bedömning spelar en viktig roll för att bestämma lämplig tidpunkt för att utnyttja potentialen hos LLM eller vara beroende av befintliga NLP-ramverk som inte är LLM-baserade.

LLMs vs NLP Frameworks: Är det ena bättre än det andra?

LLM:er lyser i uppgifter som kräver en nyanserad förståelse av sammanhang, färdighet i att generera människoliknande text och skicklig hantering av komplexa språkstrukturer. Deras förmåga att förstå nyanser möjliggör generering av sammanhängande och kontextuellt relevanta svar, vilket gör dem oumbärliga i applikationer som konversations-AI.

Omvänt är specialiserade NLP-ramverk, såsom Stanford Stanza och Spacy, skräddarsydda för effektivitet i specifika uppgifter som kanske inte nödvändigtvis kräver djupinlärningsförmågan hos LLM. Uppgifter med väldefinierade regler och detaljerade språkliga anteckningar – som tokenisering, ordordstaggning, namngiven enhetsigenkänning och beroendeanalys – är områden där dessa ramverk fortsätter att utmärka sig.

På grund av deras optimerade och kontrollerade arkitekturer matchar eller till och med överträffar dessa NLP-ramverk LLM i uppgifter som kräver detaljerad språklig analys och strukturerad informationsextraktion. I scenarier som kräver strömlinjeformade och beräkningseffektiva lösningar kan valet av ett NLP-ramverk visa sig vara billigare och mer praktiskt än att implementera resurskrävande LLM:er.

En ROI-baserad bedömning av NLP-ramverk kontra LLM

Ett sätt att fatta beslut om huruvida LLMs eller NLO-ramverk ska användas är genom utvärdering av avkastningen på investeringen. Eftersom LLM för närvarande är dyrare att underhålla ur ett resursperspektiv, är det ett viktigt element att överväga förutom prestanda. När LLM förbättras och blir mer specialiserade kan de också bli mer ekonomiska i situationer där NLP-ramverk för närvarande används.

Tabellen nedan ger vägledning om vilka NLP-uppgifter som är mer lämpade för NLP-ramverk och vilka som är mer lämpade för LLM:er. Detta är baserat på intern utvärdering av Smartlings AI-team.

Maximera dina resultat med LLM

Att uppnå en balanserad och effektiv metod för språkbehandling innebär att utnyttja synergin mellan LLM:er och specialiserade NLP-ramverk. Medan LLM ger sofistikerade uppgifter som kräver kontextmedvetna svar, förblir specialiserade NLP-ramverk avgörande i uppgifter som kräver precision, snabbhet och en djup förståelse av språkliga strukturer till en lägre beräkningskostnad. Framtiden för NLP ligger i att strategiskt integrera dessa verktyg för att möta de mångfacetterade utmaningar som den ständigt växande språkförståelsen innebär.

Vill du veta mer om hur Smartling använder LLM i våra översättningslösningar? Hör av dig.