2023年，大规模语言模型的崛起，无疑对传统自然语言处理（NLP）领域带来了降维打击，使得传统方法逐渐退场，同时也促使行业对长期存在的问题和挑战进行深入反思。
自然语言处理涵盖了自然语言理解和自然语言生成两个方面，常见任务包括：文本分类、结构分析（词法分析、分词、词性标注、句法分析、篇章分析）、语义分析、知识图谱、信息提取、情感计算、文本生成、自动文摘、机器翻译、对话系统、信息检索和自动问答等。
大型语言模型（LLM）在大规模预训练过程中习得广泛的语言和世界知识，处理自然语言任务时不仅能在少样本、零样本场景下接近乃至达到传统监督学习方法的性能指标，还具有较强的领域泛化性。在大模型时代，NLP领域的研究方向和应用场景正发生根本性变化，以下列出了一些关键的研究点：
- 模型架构和任务方面：
随着自然语言处理任务的主流架构和范式将逐渐统一，基于大模型的强大基础能力，研究者们能够针对具体任务进行按需适配，数据增强，模型压缩与轻量化，跨模态和多模态融合。 - 基于大模型的应用扩展：
研究者可以将大模型作为研究方法和手段，学习和借鉴生成式无监督预训练、多任务学习、上下文学习、指令遵循、思维链、基于人类反馈的强化学习等大型语言模型的特点和优势，进一步提升自然语言处理核心任务的能力。 - 模型的可控性与适应性：
随着大模型的普及，研究将更加关注模型方法的可控性、可配性、领域适应性、多样性、个性化和交互能力，从而进一步拓展自然语言处理的应用场景。 - LLM的共性问题：
在大模型时代，自然语言处理面临算法模型的可解释性、公平性、安全性、可靠性、能耗、数据质量和评价等共性问题。这些问题妨碍了大模型能力的提升和服务质量的改进。 - 认知智能和智能体方向：
大规模语言模型的出现，使得人工智能从感知智能跨越到认知智能，打开了通向通用人工智能的大门。可以利用大模型作为基座，通过工具学习、多模态融合、具身智能等方法，拓展其感知、计算、推理、交互和控制能力。
未来在各种应用任务的主流架构和范式逐渐统一的情况下，自然语言处理的研究和应用将得到进一步整合，减少重复性工作，增强模型的通用性。同时，基于大模型的强大能力，针对具体任务进行按需适配、数据增强和个性化，将进一步拓展自然语言处理的应用场景，为各行各业提供更好的服务。
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