NLP现在就业是否没有前途?
“NLP现在就业是否没有前途？” 这个问题，老实说，已经不太是个简单的是非题了。它更像是一场在快速变化的科技浪潮中，对一门技术生命力进行的深度探讨。抛开那些AI特有的、听起来很“正确”的空话，咱们就实话实说，把这个事情掰开了揉碎了聊聊。
首先，咱们得承认，NLP（自然语言处理）经历了一个“黄金时代”的狂飙突进。 曾经，你听到NLP，脑子里浮现的可能是那些能帮你翻译句子、识别语音、或者简单做个问答的系统。那时候，掌握这些技能的人，确实是香饽饽，就业机会多得是，薪资也水涨船高。大家觉得，哇，机器终于能听懂人话了，未来可期！
然而，现在的情况，有点像一个曾经火爆的网红，被新的、更炸裂的网红给盖过了风头。
为什么会有这种“没前途”的声音出现？
1. 技术门槛的“重塑”与“稀释”： 曾经，要做出一个像样的NLP模型，你需要深入理解各种算法，精通深度学习框架（TensorFlow, PyTorch），花大量时间调参、训练。这个过程中，懂的人才相对较少，自然就业竞争力强。
但是，现在呢？ 随着ChatGPT、Bard（现在叫Gemini）这类大型语言模型（LLMs）的横空出世，它们展现出的惊人能力，让很多原本需要复杂NLP技术才能实现的功能，变得触手可及。你想做个文本摘要？一个prompt就搞定了。想做个情感分析？直接调用API。
这就像以前要拧螺丝得会用扳手，现在很多时候直接用电动螺丝刀了，而且很多人都能用。这导致了：
“应用层”的普及： 许多非NLP专业背景的开发者，甚至产品经理，都可以通过调用LLM的API，快速构建出带有NLP能力的应用程序。这意味着，那些仅仅停留在“调用API”阶段的岗位，其技术壁垒被大大降低了，竞争自然就激烈起来。
“基础技能”的贬值： 过去，精通词向量、RNN、LSTM、Transformer的细节，能自己从头实现一个模型，是一种核心竞争力。但现在，LLMs已经把很多底层的复杂性封装起来了。如果你还只是停留在这些“老”技术上，而没有进一步的创新或者与LLMs结合的能力，确实会感觉“没前途”。
2. “概念”与“落地”的鸿沟： 很多关于NLP的讨论，尤其是在媒体和非技术圈子里，往往放大了一些前沿研究的成果，比如AGI（通用人工智能）、强人工智能等等。这让大家觉得NLP无所不能，仿佛明天就能实现科幻电影里的场景。
但现实是， 绝大多数的NLP应用，还是围绕着解决具体的业务问题。商业世界的需求是务实的：成本、效率、用户体验、数据安全、可解释性等等。LLMs虽然强大，但在很多场景下，它们也有“幻觉”、偏见、计算成本高昂、需要大量数据微调等问题。
如果你只是跟着概念走，没有理解NLP在具体商业场景下的价值和局限性，那么就业确实会遇到困难。
3. 行业洗牌与人才分流： 就像任何一个新兴技术领域都会经历的，早期可能“泥沙俱下”，什么人都能进来分一杯羹。但随着技术成熟和市场竞争加剧，行业会开始洗牌，对人才的要求也越来越高，并且出现细分。
“基础研究”和“前沿探索”： 这个领域依然需要顶尖的AI研究人员，他们负责突破LLMs的瓶颈，探索新的模型架构、训练方法、甚至新的AI范式。这部分人才依然是稀缺且高价值的。
“工程化”和“应用开发”： 如何将LLMs高效、安全、经济地集成到各种产品和服务中？如何构建Prompt工程、如何进行模型微调（LoRA, QLoRA等）、如何处理长文本、如何保证数据隐私？这需要大量具备工程能力和业务理解力的NLP工程师。
“特定领域”的专家： 懂医学的NLP专家，懂法律的NLP专家，懂金融的NLP专家，他们能将NLP技术与特定领域的知识结合，解决行业痛点。这部分人才的价值，随着LLMs的普及反而会凸显。
那么，NLP现在真的“没前途”吗？
我觉得，更准确的说法是，NLP的“就业方向”和“核心竞争力”正在发生深刻的转变。
不是没前途，而是“门槛变了”、“战场变了”、“打法变了”。
现在的NLP就业，需要的是什么？
1. 对LLMs的深度理解与驾驭能力：
Prompt Engineering（提示词工程）： 这已经成为一个独立的新兴技能。如何设计出高效、精准的提示词，让LLMs按照我们的意图输出，是关键。
模型微调（Finetuning）与适配： 了解各种微调技术，能够针对特定任务或领域，对预训练模型进行高效的微调，以获得更好的性能。
RAG（RetrievalAugmented Generation）等技术： 结合外部知识库，让LLMs生成更准确、更具时效性的内容，是目前解决LLMs“知识陈旧”和“幻觉”问题的关键技术。
模型部署与优化： 如何将大型模型部署到生产环境，并进行推理优化，降低成本，提高效率，也是重要的工程能力。
2. 跨领域知识与业务理解：
“懂业务”比“懂技术”更重要： 很多时候，企业需要的不是一个纯粹的技术专家，而是一个能理解业务痛点，并知道如何用NLP技术（包括LLMs）来解决这些痛点的“问题解决者”。
与特定行业结合： 如果你对某个行业有深入了解，并且能将NLP能力应用其中，那么你的价值会非常大。比如，医学文本分析、法律合同审查、金融报告生成等。
3. 对AI伦理、安全与可解释性的关注：
随着AI能力的增强，相关的风险也日益凸显。能够理解并解决AI的偏见、隐私泄露、不安全输出等问题，将是未来非常重要的能力。
4. 持续学习与适应能力：
AI技术的发展速度是惊人的。今天最前沿的技术，可能明天就被新的技术迭代了。从业者必须保持终身学习的态度，不断吸收新的知识和工具。
总结一下：
过去那些仅仅掌握基础NLP算法，而没有与业务结合或进行深入创新的岗位，确实会面临压力。你可能需要转型，去学习如何使用和优化LLMs，去理解它们在实际场景中的应用，或者将NLP能力与你的专业领域结合。
但NLP作为人工智能的核心分支之一，其重要性本身并未消失，反而因为LLMs的出现，变得更加普适和深入人心。 那些能够驾驭和创新LLM技术、理解其在实际应用中的复杂性、并能与业务结合解决问题的人，依然拥有非常广阔的就业前景。
所以，与其说“NLP没有前途”，不如说“NLP的就业门槛在提高，要求在升级”。现在是时候放下过去的“老本”，拥抱新的技术浪潮，用更务实、更具创新性的方式去理解和应用NLP了。如果你能做到这一点，NLP依然是一个充满机遇的领域。
首先，咱们得承认，NLP（自然语言处理）经历了一个“黄金时代”的狂飙突进。 曾经，你听到NLP，脑子里浮现的可能是那些能帮你翻译句子、识别语音、或者简单做个问答的系统。那时候，掌握这些技能的人，确实是香饽饽，就业机会多得是，薪资也水涨船高。大家觉得，哇，机器终于能听懂人话了，未来可期！
然而，现在的情况，有点像一个曾经火爆的网红，被新的、更炸裂的网红给盖过了风头。
为什么会有这种“没前途”的声音出现？
1. 技术门槛的“重塑”与“稀释”： 曾经，要做出一个像样的NLP模型，你需要深入理解各种算法，精通深度学习框架（TensorFlow, PyTorch），花大量时间调参、训练。这个过程中，懂的人才相对较少，自然就业竞争力强。
但是，现在呢？ 随着ChatGPT、Bard（现在叫Gemini）这类大型语言模型（LLMs）的横空出世，它们展现出的惊人能力，让很多原本需要复杂NLP技术才能实现的功能，变得触手可及。你想做个文本摘要？一个prompt就搞定了。想做个情感分析？直接调用API。
这就像以前要拧螺丝得会用扳手，现在很多时候直接用电动螺丝刀了，而且很多人都能用。这导致了：
“应用层”的普及： 许多非NLP专业背景的开发者，甚至产品经理，都可以通过调用LLM的API，快速构建出带有NLP能力的应用程序。这意味着，那些仅仅停留在“调用API”阶段的岗位，其技术壁垒被大大降低了，竞争自然就激烈起来。
“基础技能”的贬值： 过去，精通词向量、RNN、LSTM、Transformer的细节，能自己从头实现一个模型，是一种核心竞争力。但现在，LLMs已经把很多底层的复杂性封装起来了。如果你还只是停留在这些“老”技术上，而没有进一步的创新或者与LLMs结合的能力，确实会感觉“没前途”。
2. “概念”与“落地”的鸿沟： 很多关于NLP的讨论，尤其是在媒体和非技术圈子里，往往放大了一些前沿研究的成果，比如AGI（通用人工智能）、强人工智能等等。这让大家觉得NLP无所不能，仿佛明天就能实现科幻电影里的场景。
但现实是， 绝大多数的NLP应用，还是围绕着解决具体的业务问题。商业世界的需求是务实的：成本、效率、用户体验、数据安全、可解释性等等。LLMs虽然强大，但在很多场景下，它们也有“幻觉”、偏见、计算成本高昂、需要大量数据微调等问题。
如果你只是跟着概念走，没有理解NLP在具体商业场景下的价值和局限性，那么就业确实会遇到困难。
3. 行业洗牌与人才分流： 就像任何一个新兴技术领域都会经历的，早期可能“泥沙俱下”，什么人都能进来分一杯羹。但随着技术成熟和市场竞争加剧，行业会开始洗牌，对人才的要求也越来越高，并且出现细分。
“基础研究”和“前沿探索”： 这个领域依然需要顶尖的AI研究人员，他们负责突破LLMs的瓶颈，探索新的模型架构、训练方法、甚至新的AI范式。这部分人才依然是稀缺且高价值的。
“工程化”和“应用开发”： 如何将LLMs高效、安全、经济地集成到各种产品和服务中？如何构建Prompt工程、如何进行模型微调（LoRA, QLoRA等）、如何处理长文本、如何保证数据隐私？这需要大量具备工程能力和业务理解力的NLP工程师。
“特定领域”的专家： 懂医学的NLP专家，懂法律的NLP专家，懂金融的NLP专家，他们能将NLP技术与特定领域的知识结合，解决行业痛点。这部分人才的价值，随着LLMs的普及反而会凸显。
那么，NLP现在真的“没前途”吗？
我觉得，更准确的说法是，NLP的“就业方向”和“核心竞争力”正在发生深刻的转变。
不是没前途，而是“门槛变了”、“战场变了”、“打法变了”。
现在的NLP就业，需要的是什么？
1. 对LLMs的深度理解与驾驭能力：
Prompt Engineering（提示词工程）： 这已经成为一个独立的新兴技能。如何设计出高效、精准的提示词，让LLMs按照我们的意图输出，是关键。
模型微调（Finetuning）与适配： 了解各种微调技术，能够针对特定任务或领域，对预训练模型进行高效的微调，以获得更好的性能。
RAG（RetrievalAugmented Generation）等技术： 结合外部知识库，让LLMs生成更准确、更具时效性的内容，是目前解决LLMs“知识陈旧”和“幻觉”问题的关键技术。
模型部署与优化： 如何将大型模型部署到生产环境，并进行推理优化，降低成本，提高效率，也是重要的工程能力。
2. 跨领域知识与业务理解：
“懂业务”比“懂技术”更重要： 很多时候，企业需要的不是一个纯粹的技术专家，而是一个能理解业务痛点，并知道如何用NLP技术（包括LLMs）来解决这些痛点的“问题解决者”。
与特定行业结合： 如果你对某个行业有深入了解，并且能将NLP能力应用其中，那么你的价值会非常大。比如，医学文本分析、法律合同审查、金融报告生成等。
3. 对AI伦理、安全与可解释性的关注：
随着AI能力的增强，相关的风险也日益凸显。能够理解并解决AI的偏见、隐私泄露、不安全输出等问题，将是未来非常重要的能力。
4. 持续学习与适应能力：
AI技术的发展速度是惊人的。今天最前沿的技术，可能明天就被新的技术迭代了。从业者必须保持终身学习的态度，不断吸收新的知识和工具。
总结一下：
过去那些仅仅掌握基础NLP算法，而没有与业务结合或进行深入创新的岗位，确实会面临压力。你可能需要转型，去学习如何使用和优化LLMs，去理解它们在实际场景中的应用，或者将NLP能力与你的专业领域结合。
但NLP作为人工智能的核心分支之一，其重要性本身并未消失，反而因为LLMs的出现，变得更加普适和深入人心。 那些能够驾驭和创新LLM技术、理解其在实际应用中的复杂性、并能与业务结合解决问题的人，依然拥有非常广阔的就业前景。
所以，与其说“NLP没有前途”，不如说“NLP的就业门槛在提高，要求在升级”。现在是时候放下过去的“老本”，拥抱新的技术浪潮，用更务实、更具创新性的方式去理解和应用NLP了。如果你能做到这一点，NLP依然是一个充满机遇的领域。
网友意见
刚出学校的时候肯定没问题，放在学术界当然也没问题。但如果放在工业界长期搞的话，对大部分人来说不太好。
工业界里，技术是为业务服务的，现在互联网现金牛的业务都不是靠单一技术撑起来的。无论网页搜索、图片搜索还是当下火热的视频搜索，它背后都是一套承载复杂业务逻辑的系统，单一的NLP、CV、Speech技术都只是其中一部分。
业务逻辑没搞清楚，系统模块之间如何互相影响没搞清楚，只是技术层面深度炼丹其中一个NLP模型、CV模型或者Speech模型的话，所能带来的系统层面的影响都非常有限。
一个视频搜索系统我能完全抛开视频视觉内容和语音内容来做吗？
一个图像检索系统我能完全抛开图像视觉内容来做吗？
一个网页检索系统我能完全抛开网页内容来做吗？
其实全都可以。
离了深度学习下的NLP、CV、Speech模型，这些业务系统总能找到一些巧妙的机器学习甚至非learning的方式达到不错的效果。
那这些先进NLP技术存在的意义是什么？
- 简化系统设计
- 解决系统里20%的疑难问题
比如搞文本相关性，如果抛开现代NLP模型，那就要一顿分词、term weighting、计算CQR/CTR等term match的一堆人工特征，要写不少代码，维护不少系统模块，可能勉强能上80%的准确率。换上现代NLP模型的话，随手上个BERT就80%了。前者需要几十个人维护好几个模块，后者需要一个初级NLP工程师+几台GPU部署机器。
所以啊，低端NLP人才，其实不用很多。一个人就能卷死一大片传统算法模块。
而剩下那20%的困难问题，老旧系统+tricky策略就实在搞不定了，BERT简单finetune也搞不定，咋办呢？
这就是大厂抢着要的高端NLP人才。校招卷潜力股，社招挖实力股。
还是以相关性为例，一些疑难case见我之前这个回答：
没混过大流量的搜索业务的话，做文本匹配的NLP工程师还是很难知道怎么用BERT解这类hard case的，一不小心就陷入了写规则的怪圈里。
解决这20%疑难问题的能力，是非常通用的。做网页搜索能用，放在图像搜索、视频搜索里同样整体适用，最多策略层面“做做微调”。
但要学会这些，你要进nb的团队有牛人带，在问题依托的场景里向牛人学习。这些东西一般写不到论文里，写到论文里往往你也找不到的。
所以，如果觉得踏进了NLP圈子就叫有前途，那还是洗洗睡了。但如果能：
- 成为nb的nlp工程师，至少能解属于NLP的20%疑难问题
- 跳出nlp圈子，多关注业务、系统和通用机器学习套路
有其一的话，就能打开前途天花板。两者兼得那更好不过了。
越工作越发觉得，前途不前途的，还是要看自己的机遇和选择。
下面是我和小伙伴四年以来的努力，希望能成为每个算法从业者成长路上的一束光：
手册大约半年更新一次，每周大约会有2-3篇新内容产生，对新内容有期待的小伙伴，欢迎follow我们的公号“夕小瑶的卖萌屋”，希望多多支持鸭~~
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