大語言模型在新聞領域的研究與應用發(fā)展

摘要：文章對大語言模型在新聞領域的研究與應用發(fā)展進行了全面綜述。首先，闡明了大語言模型的基本概念、技術原理及其基本功能。其次，介紹了國內(nèi)外大語言模型在新聞領域的典型應用實例，并探討了指令數(shù)據(jù)基礎及其評估方法。最后，討論了大語言模型在新聞領域的未來應用前景及其面臨的挑戰(zhàn)，并提出了相應的應對建議。本綜述為該領域的后續(xù)工作提供了有價值的參考。

關鍵詞：大語言模型；自然語言處理；Transformer；新聞應用挑戰(zhàn)

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）09-0014-04 開放科學（資源服務） 標識碼（OSID） ：

0 引言

隨著人工智能技術的快速發(fā)展，新聞機構積極探索新技術的應用，尤其是引入了大語言模型（LargeLanguage Models， LLMs） 作為新的解決方案。大語言模型具有強大的自然語言處理能力，能夠在短時間內(nèi)生成新聞報道，特別適用于突發(fā)事件或時效性要求高的新聞。在這些場景中，它可迅速整合網(wǎng)絡信息生成初稿，為記者提供初步報道框架，提升新聞發(fā)布速度和時效性。

此外，大語言模型可以基于海量數(shù)據(jù)生成策劃大綱和采訪提問等創(chuàng)意性內(nèi)容，為記者開拓思路，提供新的報道視角和切入點，從而創(chuàng)作出更具吸引力和獨特性的新聞作品。同時，它還能幫助記者進行文本潤色和語法檢查等基礎編輯工作，并根據(jù)不同媒體風格和受眾特點生成相應語言風格的新聞文本，使報道更符合特定要求。

另一方面，大語言模型通過運用海量數(shù)據(jù)為新聞工作者提供有力的數(shù)據(jù)分析，挖掘新聞趨勢和熱點，助力選題策劃。這使得記者能夠快速了解社會關注焦點和輿論動向，確定有價值的報道選題。基于用戶的閱讀歷史、瀏覽習慣和點擊行為等數(shù)據(jù)，大語言模型還能為每個用戶生成個性化的新聞推薦，實現(xiàn)從“人找信息”到“信息找人”的轉(zhuǎn)變，提升用戶對新聞的關注度和閱讀興趣，增強用戶黏性。此外，它還能實現(xiàn)新聞內(nèi)容的快速翻譯和本地化，打破語言障礙，使新聞在不同語言地區(qū)廣泛傳播，擴大新聞的傳播范圍和影響力，促進全球信息交流。

盡管大語言模型在新聞領域的自然語言處理任務中表現(xiàn)突出，其應用也面臨一系列挑戰(zhàn)。因此，有必要深入研究大語言模型在新聞領域面臨的問題及其解決方法和路徑。

1 LLMs的基本概念和技術原理

大語言模型[1]是指通過大規(guī)模語料庫訓練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，其核心在于利用海量數(shù)據(jù)學習自然語言的規(guī)律和特征，從而實現(xiàn)對文本的深度理解與生成。大語言模型的核心技術和原理可以歸納如下。

1.1 架構基礎

大語言模型通常基于Transformer架構[2]，這是一種由Vaswani 等人在2017年提出的神經(jīng)網(wǎng)絡架構。其核心在于自注意力機制（Self-Attention） ，該機制使模型在處理序列數(shù)據(jù)時能夠關注輸入序列中的不同部分，從而有效捕捉長距離依賴關系。Transformer架構因其并行處理能力和優(yōu)秀的性能，成為大語言模型的主流選擇。

1.2 核心組件

1） 自注意力機制[3]：在處理每個詞時，模型會考慮輸入序列中的所有其他詞，并根據(jù)它們之間的相關性分配不同的注意力權重。2） 多頭注意力（Multi-HeadAttention） [4]：將注意力機制分解成多個獨立的注意力頭，每個頭關注不同的信息方面，從而增強模型的并行處理能力和對復雜特征的捕捉能力。3） 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡（Feed Forward Network） [4]：對每個位置的輸出進行非線性變換，進一步提升模型的表達能力。4） 層歸一化（Layer Normalization） [5]：加速訓練過程并提高模型性能。5） 殘差連接（Residual Connections） [6]：繞過潛在的梯度消失問題，使模型能夠訓練更深的網(wǎng)絡結(jié)構。

1.3 訓練過程

1） 預訓練（Pre-training） ：在大量未標記文本上進行無監(jiān)督訓練，學習通用的語言表示。這一步驟使模型能夠掌握單詞的含義、語法規(guī)則以及語言的使用方式[2]。2） 微調(diào)（Fine-tuning） ：在特定任務或領域的小規(guī)模標注數(shù)據(jù)集上進一步訓練模型，以適應具體任務需求。這有助于模型在特定場景下表現(xiàn)更優(yōu)[2]。

1.4 高效訓練技術

1） 混合精度訓練（Mixed Precision Training） [7]：使用較低精度的數(shù)據(jù)類型（如FP16） 來加速訓練，同時保持足夠的精度。2） 激活重計算（Activation Recomputa?tion） [8]：在反向傳播過程中重新計算激活值，以節(jié)省內(nèi)存。3） Flash Attention[9] 和 Paged Attention[10]：高效處理長序列的注意力計算，減少計算資源消耗。4） 并行訓練技術[11]：包括數(shù)據(jù)并行（Data Parallelism） 、張量模型并行（Tensor Model Parallelism） 、流水線并行（PipelineParallelism） 和3D并行（3D Parallelism） ，這些技術能夠加速大模型的訓練過程。

1.5 參數(shù)優(yōu)化與調(diào)整

1） Prompt Tuning[12]：通過調(diào)整輸入提示（prompt） 來引導模型生成特定的輸出，而無需修改模型參數(shù)。2）Prefix Tuning[13]：僅微調(diào)模型輸入的前綴部分，而非整個模型。3） Adapter 和 LLaMA-Adapter[14]：在模型的每一層添加輕量級的適配器模塊，僅對這些模塊進行微調(diào)。4） LoRA（Low-Rank Adaptation） [15]：通過低秩矩陣來更新模型權重，實現(xiàn)參數(shù)的高效微調(diào)。

1.6 應用與擴展

大語言模型的應用極為廣泛，包括文本生成、文本分類、情感分析、問答系統(tǒng)和機器翻譯等。此外，它們還支持聊天機器人、虛擬助手和推薦系統(tǒng)等多種自然語言處理（NLP） [16]應用。

2 LLMs在新聞領域的研究和應用

目前，大語言模型在新聞領域的研究與應用正蓬勃發(fā)展。國內(nèi)外涌現(xiàn)出具有代表性且表現(xiàn)出色的新聞領域大語言模型。以下將具體闡述這些典型模型的研究成果及其特點。

2.1 美聯(lián)社與OpenAI的合作

美聯(lián)社與OpenAI簽訂了一項為期兩年的協(xié)議，雙方將共享部分新聞內(nèi)容和技術，美聯(lián)社借助Chat?GPT 提升生產(chǎn)效率[17]。通過利用ChatGPT 的生成能力，美聯(lián)社顯著提高了新聞生產(chǎn)的效率和質(zhì)量，實現(xiàn)了雙方的優(yōu)勢互補。

2.2 人民網(wǎng)-百度·文心大模型

人民網(wǎng)與百度合作推出了人民網(wǎng)-百度·文心大模型[18]，基于雙方在預訓練大模型技術和傳媒領域的豐富經(jīng)驗。該模型引入了人民網(wǎng)輿情數(shù)據(jù)中心的相關樣本數(shù)據(jù)，為媒體的智能化提供了有力支持。針對媒體行業(yè)的特定需求，進行了定制開發(fā)，提升了模型在新聞領域的適用性并增強了其在輿情分析方面的能力。

2.3 央視聽媒體大模型

中央廣播電視總臺與上海AI實驗室聯(lián)合發(fā)布的“央視聽媒體大模型”[19]，能夠根據(jù)視頻內(nèi)容一鍵生成多種風格的解說詞，并支持用戶通過聊天對話的形式深挖視頻蘊含的信息。該模型具備強大的視頻內(nèi)容理解能力，能自動生成解說詞，提升視頻內(nèi)容的傳播效果，并通過交互式對話，幫助用戶獲取更多視頻信息。

2.4 Scube智媒魔方

上海廣播電視臺生成式人工智能媒體融合創(chuàng)新工作室推出的AI能力產(chǎn)品——Scube智媒魔方[20]，專注于打造媒體領域的人工智能生成內(nèi)容（Artificial Intelli?gence Generated Content， AIGC） 能力。在2024年全國兩會報道中，Scube智媒魔方輔助上海臺在多個重要現(xiàn)場進行直播報道。其功能包括實時語音識別、智能橫屏轉(zhuǎn)豎屏、自動寫稿、全語種智能翻譯及視頻片段智能拆條等，提供全面的新聞報道服務。據(jù)統(tǒng)計，該系統(tǒng)共參與了14場兩會直播，累計時長達到19小時，自動化生產(chǎn)了149個AI內(nèi)容包，包括視頻、標題、關鍵詞和內(nèi)容摘要等，每條內(nèi)容包的生成時間僅需5分鐘。

3 新聞大語言模型的指令數(shù)據(jù)基礎及評估

在新聞領域，大語言模型的指令數(shù)據(jù)基礎及評估是確保模型能夠準確理解和生成新聞內(nèi)容的關鍵環(huán)節(jié)。以下將詳細探討這兩個方面。

3.1 LLMs在新聞領域的指令數(shù)據(jù)基礎

指令數(shù)據(jù)是指導大規(guī)模語言模型進行學習和預測的基礎，對于新聞領域的大語言模型而言，這些數(shù)據(jù)通常包括新聞文章、標題、摘要、關鍵詞等，以及與之相關的分類、情感傾向、實體識別等標簽信息。指令數(shù)據(jù)的豐富性和準確性直接影響到模型對新聞內(nèi)容的理解和生成能力。

3.1.1 指令數(shù)據(jù)的定義與重要性

指令數(shù)據(jù)是指導大規(guī)模語言模型進行學習和預測的基礎數(shù)據(jù)。在新聞領域，這些數(shù)據(jù)通常包括新聞文章、標題、摘要、關鍵詞等，以及分類、情感傾向、實體識別等標簽信息。指令數(shù)據(jù)的豐富性和準確性直接影響模型對新聞內(nèi)容的理解和生成能力，是大語言模型成功應用的關鍵。

3.1.2 指令數(shù)據(jù)的構建構建

指令數(shù)據(jù)通常包括以下步驟：1） 數(shù)據(jù)收集：從各種新聞源（如新聞網(wǎng)站、社交媒體、新聞客戶端等） 收集大量的新聞文章和相關信息。2） 數(shù)據(jù)預處理：對收集到的數(shù)據(jù)進行清洗、去重、分詞、標注等處理，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。3） 數(shù)據(jù)標注：為新聞文章添加分類、情感傾向、實體識別等標簽，形成標注數(shù)據(jù)集。這些標簽將作為模型學習的指導信號。4） 數(shù)據(jù)分割：將標注數(shù)據(jù)集劃分為訓練集、驗證集和測試集，分別用于模型的訓練、驗證和評估。

3.1.3 指令數(shù)據(jù)的特性

指令數(shù)據(jù)具備以下特性：1） 多樣性：新聞內(nèi)容涵蓋政治、經(jīng)濟、文化、科技等多個領域，指令數(shù)據(jù)需要具有廣泛的領域覆蓋性。2） 時效性：新聞內(nèi)容具有時效性，指令數(shù)據(jù)需要不斷更新以反映最新的新聞動態(tài)。3） 準確性：指令數(shù)據(jù)的準確性對于模型的學習效果至關重要，需要確保數(shù)據(jù)的真實性和可靠性。

3.2 LLMs 在新聞領域的評估

評估新聞領域的大語言模型通常涉及多個指標和方法，并且有自己的流程，以確保模型的生成和預測能力符合實際需求。

3.2.1 評估指標

新聞領域大語言模型的評估通常涵蓋以下幾個指標：1） 準確性：衡量模型生成或預測的新聞內(nèi)容與實際新聞內(nèi)容的匹配程度。2） 流暢性：評估模型生成新聞內(nèi)容的語言流暢度和自然度。3） 多樣性：考察模型生成新聞內(nèi)容的多樣性和創(chuàng)新性。4） 時效性：評估模型對新聞事件反應的及時性和準確性。

3.2.2 評估方法

1） 自動評估：利用自然語言處理技術和自動化工具對模型生成的新聞內(nèi)容進行評估，如計算 BLEU 分數(shù)、ROUGE 分數(shù)等。

2） 人工評估：邀請專業(yè)人士對模型生成的新聞內(nèi)容進行主觀評價，從語言質(zhì)量、內(nèi)容準確性、時效性等多個維度進行打分。

3） 基準測試：將模型與業(yè)界公認的基準模型進行比較，評估模型在特定任務上的表現(xiàn)。

3.2.3 評估流程

評估流程通常包括以下階段：1） 準備階段：確定評估指標、評估方法和評估數(shù)據(jù)集。2） 實施階段：按照評估方法對模型進行評估，收集評估結(jié)果。3） 分析階段：對評估結(jié)果進行分析和解讀，識別模型的優(yōu)點和不足。4） 反饋階段：根據(jù)評估結(jié)果對模型進行調(diào)優(yōu)和改進，提高模型的性能。

4 LLMs 在新聞領域發(fā)展趨勢和挑戰(zhàn)

大語言模型在新聞領域的應用隨著技術的不斷進步呈現(xiàn)出多樣化的發(fā)展趨勢，同時也面臨諸多挑戰(zhàn)。以下將詳細探討其發(fā)展趨勢和存在的問題。

4.1 LLMs 在新聞領域發(fā)展趨勢

隨著技術的不斷進步，大語言模型將在新聞領域展現(xiàn)出以下發(fā)展優(yōu)勢：1） 模型規(guī)模持續(xù)增長：大語言模型的規(guī)模將繼續(xù)擴大，以提高語言理解和生成能力。2） 多模態(tài)融合：與圖像、視頻等多模態(tài)信息的融合將成為重要的發(fā)展方向，為用戶提供更豐富的新聞體驗。3） 技術創(chuàng)新：不斷涌現(xiàn)的技術創(chuàng)新，如優(yōu)化算法、并行計算技術等，將進一步提升大語言模型的性能和效率。4） 跨模態(tài)大模型深入發(fā)展：能夠處理和生成多種模態(tài)信息的跨模態(tài)大模型將逐漸成為研究熱點，為人工智能應用帶來更多可能性。5） 產(chǎn)業(yè)化和商業(yè)化加速：隨著技術的不斷成熟，大語言模型將在更多領域得到應用，產(chǎn)業(yè)化和商業(yè)化進程將不斷加速。6） 更加注重隱私和安全：在數(shù)據(jù)保護法律法規(guī)日益嚴格的背景下，大語言模型的隱私和安全問題將受到更多關注，相關技術和措施將不斷完善。7） 可解釋性和透明度提高：為了增強用戶對大語言模型的信任，模型的可解釋性和透明度將不斷提高，使用戶能夠更好地理解模型的決策過程。

4.2 LLMs 在新聞領域的問題挑戰(zhàn)

盡管大語言模型在新聞領域展現(xiàn)出巨大潛力，但其應用仍面臨諸多挑戰(zhàn)，主要包括內(nèi)容質(zhì)量與真實性、隱私和數(shù)據(jù)安全以及倫理和道德問題。

4.2.1 內(nèi)容質(zhì)量與真實性

新聞生成技術雖然提高了新聞生產(chǎn)的效率，但生成的內(nèi)容往往缺乏創(chuàng)新性和深度，甚至存在虛假信息的風險。因此，如何確保生成內(nèi)容的真實性和可信度，成為亟待解決的問題[21-22]。為應對這一挑戰(zhàn)，可以采取以下措施：1） 優(yōu)化訓練數(shù)據(jù)：選用高質(zhì)量、多樣化的訓練數(shù)據(jù)，確保模型能夠?qū)W習到豐富且準確的信息。對訓練數(shù)據(jù)進行嚴格篩選和清洗，剔除低質(zhì)、虛假的內(nèi)容，保證數(shù)據(jù)的真實性和可靠性。2） 提升模型算法：不斷改進和優(yōu)化大語言模型的算法，提高其對復雜語言結(jié)構和語境的理解能力。引入更多的自然語言處理技術，如實體識別、情感分析等，以增強模型的智能化水平。3） 加強人工審核：對于模型生成的內(nèi)容，進行人工審核和校驗，確保內(nèi)容的準確性和合規(guī)性。設立專門的審核團隊，對模型輸出的內(nèi)容進行嚴格把關，及時發(fā)現(xiàn)并糾正錯誤。4） 強化事實核查：引入專業(yè)的事實核查機制，對模型生成的內(nèi)容進行多源比對和驗證。鼓勵用戶舉報虛假信息，建立快速響應機制，對舉報內(nèi)容進行核實和處理。5） 提升模型透明度：公開大語言模型的訓練過程、數(shù)據(jù)來源和算法原理，增加模型的透明度。通過可視化等方式展示模型的決策過程，幫助用戶理解模型輸出內(nèi)容的生成方式。6） 加強法律法規(guī)約束：建立健全相關法律法規(guī)體系，明確大語言模型在新聞領域的應用規(guī)范和法律責任。對違法違規(guī)使用大語言模型的行為進行嚴厲打擊和處罰，維護新聞領域的良好秩序。7） 促進多方合作：加強新聞機構、技術企業(yè)、學術機構等多方合作，共同推動大語言模型在新聞領域的應用和發(fā)展。通過共享數(shù)據(jù)、技術和經(jīng)驗等資源，提升大語言模型在新聞領域的整體性能和表現(xiàn)。

總之，解決面向新聞領域的大語言模型內(nèi)容質(zhì)量與真實性挑戰(zhàn)需要多方面的努力和合作。只有不斷優(yōu)化模型算法、加強數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、強化事實核查、提升模型透明度以及加強法律法規(guī)約束等多措并舉，才能確保大語言模型在新聞領域的應用能夠真正發(fā)揮其價值并贏得公眾的信任。

4.2.2 隱私和數(shù)據(jù)安全

大語言模型的訓練需要大量的數(shù)據(jù)支持，這些數(shù)據(jù)往往包含用戶的隱私信息。如何在保護用戶隱私的前提下，合理利用數(shù)據(jù)進行模型訓練，成了一個重要的問題[23]。該問題涉及真實性、誤導性、信息偏見、隱私侵犯、版權問題等。為應對這一挑戰(zhàn)，可以采取以下措施：1） 數(shù)據(jù)匿名化與脫敏處理：在收集和使用數(shù)據(jù)時，對敏感信息進行匿名化和脫敏處理，如去除個人身份信息（PII） 、電話號碼、地址等，以減少隱私泄露的風險。確保訓練數(shù)據(jù)集中不包含可識別個人的具體信息，或者在使用這些數(shù)據(jù)時遵守相關的隱私保護法規(guī)。2） 差分隱私技術：引入差分隱私技術來保護數(shù)據(jù)集，允許在不透露單個訓練示例細節(jié)的情況下對數(shù)據(jù)集進行訓練。這是一種有效的隱私保護技術，可以顯著降低隱私泄露的風險。3） 加強數(shù)據(jù)訪問控制：嚴格限制對訓練數(shù)據(jù)的訪問權限，確保只有經(jīng)過授權的人員才能訪問和使用這些數(shù)據(jù)。實施多層次的安全措施，如加密存儲、訪問審計等，以防止數(shù)據(jù)被非法獲取或濫用。4） 透明性與用戶知情權：提高數(shù)據(jù)使用的透明度，讓用戶了解他們的數(shù)據(jù)是如何被收集、使用和保護的。在收集用戶數(shù)據(jù)時明確告知用戶數(shù)據(jù)的用途、可能的風險以及他們的權利和責任。

4.2.3 倫理和道德問題

大語言模型在生成新聞時涉及倫理和道德問題，例如生成誤導公眾的新聞內(nèi)容、處理隱私數(shù)據(jù)不當、與他人原創(chuàng)作品產(chǎn)生糾紛等。為應對這些挑戰(zhàn)，可以采取以下措施：1） 建立倫理審查機制：在大語言模型的開發(fā)和應用過程中建立倫理審查機制，對模型的設計、訓練、測試和應用進行全方位的倫理評估。確保模型的行為符合道德規(guī)范和人類價值觀，避免產(chǎn)生不公平、歧視或有害的輸出結(jié)果。2） 加強內(nèi)容審核與過濾：對大語言模型生成的新聞內(nèi)容進行嚴格的審核和過濾，確保信息的真實性和準確性。建立有效的內(nèi)容審核機制和技術手段，如自動過濾算法、人工審核團隊等，以快速識別和處理虛假信息、有害內(nèi)容等。3） 促進模型的可解釋性與透明度：提高大語言模型的可解釋性，使用戶能夠理解模型的決策過程和輸出結(jié)果背后的原因。通過增加透明度，增強用戶對模型的信任感，并促進模型的公正性和公平性。4） 加強用戶教育與引導：對用戶進行教育和引導，幫助他們正確使用大語言模型生成的新聞內(nèi)容。提醒用戶注意信息的來源和真實性，避免盲目相信和傳播未經(jīng)證實的信息。5） 推動技術創(chuàng)新與監(jiān)管協(xié)同：鼓勵技術創(chuàng)新以應對大語言模型帶來的倫理挑戰(zhàn)，如開發(fā)更加智能和安全的模型、優(yōu)化算法等。加強政府、企業(yè)、學術界和社會各界的合作與協(xié)同監(jiān)管，共同推動大語言模型的健康發(fā)展。

面向新聞領域的大語言模型在隱私與倫理問題的解決上需要綜合考慮多個方面，包括數(shù)據(jù)保護、技術創(chuàng)新、倫理審查、內(nèi)容審核及用戶教育等。通過這些措施的實施，可以最大限度地降低隱私泄露的風險并促進技術的健康發(fā)展。

5 結(jié)束語

新聞大語言模型的研究具有多方面的重要意義，包括：1） 提升新聞生產(chǎn)效率：能夠快速生成新聞內(nèi)容，減少人力和時間成本，使新聞機構能更及時地發(fā)布信息。2） 豐富新聞表現(xiàn)形式：開創(chuàng)更多樣化的新聞呈現(xiàn)方式，如虛擬主播等，增強新聞的吸引力和傳播力。3） 個性化服務：更好地滿足不同用戶的個性化需求，提高用戶對新聞的滿意度和參與度。4） 增強信息處理能力：幫助對海量新聞信息進行高效分析和理解，挖掘有價值的內(nèi)容和趨勢。5） 推動新聞行業(yè)創(chuàng)新：促使新聞行業(yè)在技術應用、業(yè)務模式等方面不斷變革和發(fā)展。6） 跨語言傳播便利：有助于打破語言障礙，促進全球新聞信息的交流與共享。7） 深度報道輔助：為記者和編輯提供更多思路和素材，助力深度報道的開展。8） 適應信息時代需求：使新聞行業(yè)更好地適應快速發(fā)展的信息社會，在信息洪流中保持競爭力。

綜上所述，大語言模型在新聞領域的應用具有重要意義，已引起學術界的廣泛關注和研究。通過持續(xù)的研究和實踐，大模型在新聞領域的應用潛力將不斷被挖掘，取得更大的突破和創(chuàng)新，為新聞領域帶來更多進步。