LLM（如 GPT、Qwen、Llama），设计目标是 生成（generation）+推理，更擅长长文本生成、多轮对话、开放问答。对于 [[命名实体识别 NER]] 或[[文本分类]]，如果直接“prompt + few-shot”使用，性能常常不如一个专门训练的 BERT classifier。 不过，如果你能用足够的标注数据对 LLM 进行微调（LoRA、Adapter），它也能达到甚至超越 BERT 的效果，但代价大（算力+数据）。 为什么 BERT 在 NER/意图识别上通常更好？ 1. 任务匹配度： • NER/意图识别是典型的 判别式任务，BERT 的双向 Transformer 编码器结构对 token 级别或句子级别的上下文建模非常合适。 • LLM 偏生成，解码器结构更擅长 “预测下一个词”，对精确分类未必天然优化。 2. 数据效率： • BERT 微调只需几千到几万条标注数据即可达到高精度。 • LLM 如果只靠 zero-shot/few-shot，可能出现不稳定、漂移，除非加 chain-of-thought 或 special prompting。 3. 资源消耗： • BERT 模型小，推理速度快，部署在移动端/线上服务毫无压力。 • LLM 动辄几十亿/百亿参数，单次推理成本高，不适合只做分类。 什么时候 LLM 会更好？ • 复杂场景：任务中不仅要分类，还要结合推理、世界知识（比如“这句话的意图是什么，并解释原因”）。 • 低资源环境：没有专门标注数据时，LLM 的 zero-shot/few-shot 能顶上用。 • 多任务融合：需要同时做 NER+分类+关系抽取+生成报告，LLM 更灵活。 ✅ 总结一句： 在 NER 和意图识别这种结构化、判别式任务 上，BERT 及类似的预训练编码器通常比 LLM 更稳、更省、更准；而 LLM 的优势在于开放式推理和生成，除非任务需要这些，否则大材小用。