1. 什么情况用 BERT 模型？

当你的任务目标明确、输入和输出相对固定，并且更侧重于对输入文本的理解时，BERT 是一个性价比极高且效果出色的选择。

典型应用场景:

• 文本分类 (Text Classification):

  • 情感分析: 判断一段评论是正面的、负面的还是中性的。

  • 新闻分类: 将新闻文章自动归类到体育、科技、财经等频道。

  • 意图识别: 在对话系统中，判断用户输入的意图是“查询天气”还是“播放音乐”。

• 命名实体识别 (Named Entity Recognition, NER):

  • 从句子中抽取出人名、地名、组织机构名等特定实体。例如，在“苹果公司发布了新款 iPhone”中识别出“苹果公司”和“iPhone”。

• 问答系统 (Question Answering):

  • 特指抽取式问答，即答案是原文中连续的一段话。例如，给定一篇文章，提问“谁是公司的 CEO？”，模型从文章中直接找出答案。

• 句子关系判断:

  • 判断两个句子是相似、矛盾还是无关（自然语言推断，NLI）。

• 语义搜索/文本匹配:

  • 计算两段文本的语义相似度，用于构建基于语义的搜索引擎或推荐系统。

选择 BERT 的核心理由:

• 任务聚焦: 非常擅长在已有文本中“定位”和“理解”信息。

• 资源高效: 相较于动辄百亿、千亿参数的大模型，BERT 模型（如 bert-base 约 1.1 亿参数）的训练和推理成本要低得多，对硬件要求也更低。

• 微调成熟: 有大量预训练好的 BERT 模型和成熟的微调（Fine-tuning）方案，很容易在特定领域的任务上达到很好的效果。

• 结果可控: 由于其任务是判别式的，输出结果相对固定和可控，不容易产生“幻觉”或无关的回答。

2. 什么情况用 LLaMA、ChatGLM 类的大模型？

当你的任务需要模型生成新的、流畅的、有逻辑的文本，或者需要处理开放式、多轮、需要复杂推理的指令时，就应该选择这类大语言模型。

典型应用场景:

• 内容创作与生成 (Content Creation):

  • 文案写作: 根据关键词生成广告语、社交媒体帖子、产品描述等。

  • 代码生成: 根据自然语言描述自动生成代码片段。

  • 邮件撰写: 帮助用户起草或润色邮件。

• 开放式对话与聊天机器人 (Open-domain Chatbots):

  • 构建类似 ChatGPT 的智能客服、虚拟助手或伴侣，能够进行多轮、有上下文记忆的自然对话。

• 摘要与翻译 (Summarization & Translation):

  • 生成式摘要: 不是简单地抽取原文句子，而是理解全文后用自己的话生成一段流畅的摘要。

  • 高质量翻译: 提供比传统机器翻译更流畅、更符合语境的翻译结果。

• 复杂推理与指令遵循 (Complex Reasoning & Instruction Following):

  • 逻辑推理: 解答需要多步推理的数学题或逻辑题。

  • 指令遵循: 执行复杂的指令，例如“帮我总结这篇文章，并从中提取出所有提到的人名和他们各自的观点，最后以表格形式呈现”。

  • 角色扮演: 模仿特定的风格或人物进行对话和创作。

选择 LLaMA/ChatGLM 的核心理由:

• 强大的生成能力: 这是它们与 BERT 最根本的区别，能够“无中生有”地创造新内容。

• 涌现能力 (Emergent Abilities): 当模型参数规模达到一定程度后，会涌现出在小模型上看不到的复杂能力，如上下文学习（In-context Learning）和思维链（Chain-of-Thought）推理。

• 零样本/少样本学习 (Zero/Few-shot Learning): 对于很多任务，无需进行大量的微调，只需通过精心设计的提示（Prompt）就能获得不错的效果，大大降低了数据标注的成本。

• 通用性: 一个基座大模型可以通过不同的 Prompt 适配多种多样的任务，成为一个通用的“任务处理器”。