上一节中，我们介绍了大型语言模型的接口非常简单，仅提供了Complete和Embedding两个接口。但这样看似简单的接口，实际上可以解决很多自然语言处理问题。例如，情感分析、文本分类、文章聚类、摘要生成、搜索等问题，都可以使用大型语言模型解决。接下来的几节课中，我们将介绍如何使用这两个简单的API来解决传统的自然语言处理问题。本节我们将从最常见的自然语言处理问题“情感分析”开始介绍，看看如何使用大型语言模型。
传统的二分类方法：朴素贝叶斯与逻辑回归
朴素贝叶斯与逻辑回归可以用来解决“情感分析”问题。这些算法的基本思想是，根据给定的标记数据，学习一个分类器，用来将新的输入数据进行分类。对于情感分析问题，分类器的目标是将一段文字分为正面或负面情感。
