大模型做分类其实是在做特征工程

📋 概述

作者认为把大模型当分类器用（写一段提示词、拿到一个标签）极难驾驭，偏偏它效果又还不错，于是很容易被硬塞进生产。问题清单很具体：一是校准与阈值不可控，模型给的是硬标签，token 对数概率没有理由被相信是校准过的，让你没法原则性地权衡精确率和召回率；二是信息利用不透明，你贴进去的结构化字段模型不一定用了，正文里哪一句起了作用也无从得知；三是先验错配，模型自带的世界先验未必符合你的数据分布，正样本是稀有还是富集，它并不知道。作者因此主张换个位置使用大模型——不做分类器，做特征提取器。