技术探讨：LLM 分类本质上就是特征工程

技术博客 Minimally Sufficient 发表分析文章指出，当前大语言模型在分类任务中的应用本质上是自动化特征工程，强调应当结合传统机器学习分类器以平衡系统成本与表现。

• 文章论证使用大语言模型直接进行类别预测时，模型实质上是在利用其预训练表征从非结构化文本中提取高级语义特征。
• 直接调用端到端大模型作为最终分类器往往存在推理成本高、延迟大以及输出概率校准困难等工程弊端。
• 作者建议将大模型定位为结构化特征生成器，提取关键特征后交由轻量级统计模型（如逻辑回归或梯度提升树）进行最终分类与置信度评估。
• 影响/看点：这一视角为企业级文本分类流水线的架构选型提供了成本优化思路，意味着在样本量较大且对延迟敏感的工业级场景中，大模型特征抽取与经典分类器组合的混合架构更具落地可行性。
• 资料依据：
• Minimally Sufficient（2026-09-17）：https://minimallysufficient.com/posts/llm-classification-is-feature-extraction/

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