如何使用大模型进行数据分类分级

如何使用大模型进行数据分类分级

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/Code1994/article/details/144144444

数据分级分类是数据治理和数据安全的基础性工作。随着大模型的出现，数据分类分级的效率和准确率得到了显著提升。本文将从大模型能力、Prompt增强、指令微调等多个维度，详细介绍如何使用大模型进行数据分类分级。

一、大模型的能力

大模型类似于人脑，具备逻辑分析能力，可以直接用于数据分类。例如，可以要求大模型直接输出JSON格式的数据，便于后续的代码解析：

{
  "患者基本信息": {
    "姓名": "张三",
    "性别": "男",
    "年龄": "35岁",
    "联系方式": "13812345678"
  },
  "就医信息": {
    "入院日期": "2024年11月15日",
    "入院原因": "肺炎"
  },
  "医疗信息": {
    "诊断结果": "双侧肺炎",
    "治疗方案": "抗生素治疗"
  },
  "状态信息": {
    "病情状态": "稳定"
  }
}

二、Prompt增强

实际应用中，分类的标准并不固定，可能有各种各样的要求。因此，需要将分类标准直接告知大模型，使其按照特定的标准进行分类。例如，可以使用"think step by step"这样的指令，帮助大模型更好地理解分类任务。

三、指令微调

实际的数据分类工作非常复杂，可能涉及各种国家标准、行业标准以及企业自定义的分类标准。为了使大模型能够准确理解和应用这些标准，可以采用指令微调的方法。指令微调需要准备特定格式的训练数据集，例如：

training_data = [
  {
    "instruction": "判断以下医疗文本的科室分类",
    "input": "患者出现头痛、恶心、视物模糊等症状",
    "output": "神经内科"
  },
  # 更多训练样本...
]

通过微调，可以大幅简化Prompt，同时提高分类的准确率。

四、更复杂的形式

实际的分类工作往往更为复杂，需要结合多种方法和步骤。以下是论文中提到的一种综合框架：

该框架主要包括以下步骤：

1. 从数据源收集数据以建立领域数据库
2. 将特定领域的数据发送到预先训练的LLM模型（如GPT-4、Llama-3等）
3. 使用领域特定数据进行微调或小样本学习
4. 将微调或小样本学习应用于预训练的LLM模型
5. （可选）利用领域知识专家设置提示以提高LLM性能
6. 在预训练模型中应用提示
7. 评估整个专家系统的性能
8. 非专家用户通过用户界面向专家系统查询任务
9. LLM API与用户界面和预训练的LLM模型交互，为用户界面提供建议

五、大模型用于分类的实际效果

一些安全公司已经展示了使用大模型进行数据分类的效果。相比传统的分类流程，基于大模型的分类流程更加简单直接，开发代码量也大幅减少，通常只需要几十行代码即可实现复杂的分类任务。

六、总结

大模型的出现正在改变软件开发的方式，许多原本复杂的数据分类任务现在变得简单直接。这不仅提高了工作效率，也降低了技术门槛，使得更多人能够参与到AI应用的开发中来。