自然言語処理（NLP）は長い発展期間を経て、テキスト分類や固有表現認識（NER）など、具体的な問題を解決するために分割されました。
それぞれの小さな課題に対して、異なるモデルがあり、十分な訓練データの準備が必須です。
例えば、ゲストがチェックイン時間について尋ねたときにそれを検出するためには、Rasa NLUの構文を用いて類似の質問リストを作成し、意図分類モデルで訓練を行う必要があります。
しかし、新しい意図や訓練フレーズを加えるたびに、訓練ファイルは大きくなり、訓練にはさらに時間がかかります。
ところが、ChatGPTのような大規模言語モデルの出現により、ゼロショットプロンプトで意図リストをプロンプトに入れるだけで、簡単にNLP問題に対処できるようになりました。
これにより、例を出すことなく、ゲストの質問に素早く適応し、NLPの世界が大きく変わることでしょう。
出典 : Has LLM killed traditional NLP? https://medium.com/altitudehq/is-traditional-nlp-dead-05544ae7d756
