大模型原理：大模型之前，自然语言模型的缺点 作者：马育民 • 2026-01-11 16:50 • 阅读：10005 # 介绍 在将文本从一种语言翻译成另一种语言（比如从德语翻译成英语）时，不能仅仅 **逐词翻译**，也要注意 **语法语序**，否则是错误的，如下图： [](https://www.malaoshi.top/upload/0/0/1GW2ZcfcKp5X.png) 所以，翻译过程需要理解 **上下文**，并 **进行语法对齐**，如下图： [](https://www.malaoshi.top/upload/0/0/1GW2Zcg7kIua.png) ## 一、无法真正理解语义（只能做“模式匹配”） 传统模型（如 RNN、LSTM、CNN、词袋模型）本质上是在做： - 统计词频 - 学习局部模式 - 捕捉表面相关性 它们无法： - 理解上下文 - 理解语义 - 理解常识 - 理解指代关系（比如“他”“它”指谁） 结果就是： - 换个表达方式模型就不懂了 - 对语义相似但结构不同的句子处理很差 - 容易被“表面特征”误导 --- ## 二、长距离依赖问题严重 RNN/LSTM/GRU 等模型在处理长句子时会出现： - 梯度消失 - 梯度爆炸 - 信息衰减 导致： - 无法记住长距离的词 - 无法处理文档级任务 - 翻译长句时经常丢失信息 ### 例子 ``` “我在上海长大，那里的天气……（中间很长）……所以我喜欢它。” ``` 传统模型很难知道“它”指的是“上海”。 --- ## 三、模型能力有限，只能做单一任务 传统 NLP 模型通常是： - 文本分类模型 - 情感分析模型 - 命名实体识别模型 - 机器翻译模型 每个任务都要： - 单独训练 - 单独调参 - 单独设计特征 无法像大模型一样： - 一个模型解决所有任务 - 通过提示（prompt）完成新任务 --- ## 四、需要大量人工特征工程 在深度学习普及之前（甚至之后的一段时间），NLP 严重依赖： - TF-IDF - 词袋模型（Bag of Words） - n-gram - 人工规则 - 句法树特征 缺点： - 特征质量决定模型效果 - 不同任务需要不同特征 - 非常耗时且依赖专家知识 --- ## 五、模型表达能力有限 传统模型的结构简单，例如： - RNN/LSTM 是序列式的，无法并行 - CNN 只能捕捉局部特征 - Transformer 之前没有足够强大的“全局建模”能力 导致： - 无法学习复杂语言结构 - 无法从海量数据中学习通用语言知识 --- ## 六、训练数据量有限，无法利用大规模文本 传统模型通常训练在： - 几万到几十万样本的数据集上 无法处理： - 互联网规模的文本（TB 级） - 多样化的语言现象 导致： - 泛化能力弱 - 无法学习世界知识 - 容易过拟合 --- ## 七、不具备生成能力（或生成能力很弱） 传统 NLP 模型主要做： - 分类 - 识别 - 标注 生成任务（如写文章、对话）只能靠： - 统计机器翻译（SMT） - 简单的 RNN 生成模型 缺点： - 生成的文本不自然 - 容易重复 - 容易出现语法错误 - 无法保持长程一致性 --- ## 八、缺乏上下文学习能力 传统模型无法： - 通过自然语言指令完成任务 - 通过几个例子学会新任务 - 直接在推理时改变任务 ### 例子 你不能对一个传统情感分析模型说： ``` “现在请你做文本分类，把句子分成体育/政治/娱乐。” ``` 它完全无法理解。 --- ## 九、多语言能力弱 传统模型通常： - 只支持单一语言 - 多语言任务需要重新训练 无法像大模型一样： - 天然支持上百种语言 - 跨语言迁移能力强 --- ## 十、推理能力几乎没有 传统 NLP 模型无法： - 做数学推理 - 做逻辑推理 - 做常识推理 - 做多步推理 它们只能做简单的“模式识别”，无法真正“思考”。 --- ## 总结 大模型之前的自然语言模型的缺点可以概括为： - 无法理解语义 - 无法处理长距离依赖 - 能力单一 - 需要人工特征 - 表达能力有限 - 生成能力弱 - 没有上下文学习能力 - 推理能力差 这些问题在 Transformer 出现后，尤其是大语言模型（如 BERT、GPT）出现后，才得到根本性解决。 原文出处：http://www.malaoshi.top/show_1GW2ZbqWTkkp.html