在智能文本抽取（如结构化信息提取、关键字段识别、文档理解等）任务中，大模型基座的选型直接影响效果上限与落地成本。
一、核心选型维度
维度
关键考量点
任务复杂度
简单文本解析（如表格提取）vs. 复杂语义理解（如合同条款分析）
多模态需求
是否需要处理扫描件、PDF图文混排、手写体等非结构化数据
语言支持
中文优先（如ERNIE）、多语言（如mT5）vs. 垂直领域（如金融/医疗专用模型）
计算资源
云端大模型（GPT-4）vs. 本地化轻量模型（BERT-tiny）
实时性要求
流式处理（如LLaMA-2-7B）vs. 批量处理（如GPT-4 32K上下文）
数据隐私
是否需要私有化部署或联邦学习支持
二、选型决策依据
1、是否需要处理图片/PDF；
2、是否需要深度语义理解；
3、领域是否垂直；
4、是否需要低成本。
三、优化策略
- 混合架构设计
- 用轻量模型（如LayoutLM）做初筛，大模型（GPT-4）做精调，平衡成本与效果。
- 示例：先通过PaddleOCR定位发票金额区域，再用ERNIE解析数字语义。
- Prompt工程
- 结构化输出要求（如JSON Schema），减少后处理成本：
- 数据增强
- 合成数据训练：使用SynthText生成带噪声的文本图像，提升模型鲁棒性。
- 领域适配
- 通用模型 + LoRA微调：基于LLaMA-3用行业语料（如裁判文书）微调法律实体识别头。
四、典型场景方案
场景
性能指标（参考）
金融合同关键条款抽取
F1=0.92（字段级）
医疗报告结构化
敏感字段召回率>95%
快递面单识别
准确率98%（单字段）
跨文档知识聚合
检索相关度TOP3@0.88
五、未来方向
- 小模型蒸馏大模型能力
- 使用DistilBERT框架压缩GPT-4的文本理解能力，实现本地部署。
- 动态上下文窗口
- 类似Infini-Transformer的技术，处理超长文档时不丢失关键信息。
- AI-Agent协作
- 大模型生成抽取规则，传统NLP模型（Spacy）执行，提升可解释性。
选择大模型基座时，需权衡任务精度、响应速度、预算和合规要求。建议通过AB测试对比不同方案在业务数据集上的ROI（如准确率 vs. 单次调用成本）。
