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检索增强分类：用外部知识改善文本分类

2025年5月7日 03:39 33 Comments
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何时以及如何最好地使用LLMs作为文本分类器The后检索增强分类：使用外部知识改善文本分类首先出现在数据科学方面。

来源:走向数据科学

分类是自然语言处理中最基本但最重要的应用之一。它在许多实际应用程序中具有至关重要的作用，这些应用程序来自过滤诸如垃圾邮件之类的不必要的电子邮件，检测产品类别或在聊天机器人应用程序中对用户进行分类。构建文本分类器的默认方法是收集大量标记的数据，含义输入文本及其相应的标签，然后训练自定义机器学习模型。随着LLM的功能越来越强大，情况发生了变化，您通常可以使用通用大语模型作为零击或少数拍摄的分类器来获得体面的性能，从而大大降低了文本分类服务的时间分配。但是，准确性可以落后自定义构建模型，并且高度依赖于制定自定义提示，以更好地将分类任务定义为LLM。在此博客中，我们旨在最大程度地减少用于分类的自定义ML模型与通用LLM之间的差距，同时还将适应LLM提示适应您的任务所需的精力最小化。

分类

llms vs自定义文本分类的ML模型

专利：

让我们首先探讨两种方法进行文本分类的方法和缺点。

大型语言模型作为通用分类器：

  • 高概括能力鉴于LLM的巨大培训语料库和推理能力。 单个通用llm可以处理多个分类任务，而无需为每个任务部署模型。 随着LLMS的不断改善，您只需在可用时采用更新，更强大的模型即可通过最小的努力来提高准确性。 llms 大多数LLM作为托管服务的可用性大大降低了入门所需的部署知识和努力。 llms通常在低数据表情况下的自定义ML模型胜过标记的数据有限或获得昂贵的情况。 llms概括到多种语言。 cons： 机器学习 rag 87％ 24ms
  • 高概括能力鉴于LLM的巨大培训语料库和推理能力。
  • 单个通用llm可以处理多个分类任务，而无需为每个任务部署模型。
    • 随着LLMS的不断改善，您只需在可用时采用更新，更强大的模型即可通过最小的努力来提高准确性。
  • llms
  • 大多数LLM作为托管服务的可用性大大降低了入门所需的部署知识和努力。
  • llms通常在低数据表情况下的自定义ML模型胜过标记的数据有限或获得昂贵的情况。

    • llms概括到多种语言。

    cons：

    机器学习

    rag 87％24ms
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