EasyNLP作为阿里巴巴集团内部及阿里云上提供的NLP解决方案，其支撑的业务范围和BU数量是相当广泛的。具体来说，根据公开发布的信息，EasyNLP已经在阿里巴巴集团内部支持了十多个BU的业务。这些BU可能涵盖了电商、金融、物流、云计算等多个领域，通过EasyNLP提供的NLP技术和解决方案，阿里巴巴能够更高效地处理和分析自然语言数据，从而优化业务流程、提升用户体验和推动业务发展。

此外，EasyNLP还在阿里云上提供了ModelHub模型和用户自定义模型服务，方便用户根据业务需求打造自研模型。这些功能进一步增强了EasyNLP在支持阿里巴巴集团内外各种业务场景下的灵活性和适用性。

EasyNLP支持大模型小样本落地的方式主要体现在以下几个方面：

1. 集成经典小样本学习算法

EasyNLP框架集成了多种经典的小样本学习算法，如PET（Pattern-Exploiting Training）和P-Tuning（Prompt Tuning）等。这些算法能够在小样本数据上有效地调优大模型，解决大模型与小训练集不相匹配的问题。通过利用这些算法，EasyNLP使得大模型能够在有限的数据下仍然保持较高的性能。

2. 创新的Contrastive Prompt Tuning

EasyNLP的主要特性包括以下几个方面：

1. 丰富的预训练模型支持

EasyNLP提供了丰富的预训练模型库（ModelZoo），支持多种主流的中文预训练模型，如BERT、MacBERT、WOBERT等。这些模型在大量文本数据上进行了预训练，能够捕捉到丰富的语义信息，为各种NLP任务提供了强大的基础。

2. 高效的模型开发与部署

简洁的接口：EasyNLP提供了简洁易用的API接口，方便用户进行模型的开发、训练和部署。

一站式服务：从数据处理、模型训练到部署上线，EasyNLP提供了一站式解决方案，降低了NLP应用的门槛。

针对公有云客户对文本分类功能的小模型、高QPS（每秒查询率）需求，EasyNLP框架提供了多种解决方案，以满足客户在模型大小和性能方面的要求。以下是一些主要的解决方案：

1. 小模型构建与知识蒸馏

知识蒸馏技术：EasyNLP框架集成了知识蒸馏功能，允许用户将复杂的大模型（教师模型）的知识蒸馏到较小的模型（学生模型）中。这种方法不仅减少了模型的参数量，使得模型更适合部署在资源受限的环境中，同时还能保持较高的预测性能。EasyNLP提供的MetaKD算法进一步支持元知识蒸馏，能够提升学生模型的效果，使其在很多领域上与教师模型的效果持平。

关于采用基于EasyNLP预训练的中文模型在新闻数据的文本标签预测上取得的准确率，由于直接的具体数值可能因模型版本、训练数据、优化策略等多种因素而有所不同，且参考文章中没有直接给出具体的准确率数字，因此无法直接给出一个确切的答案。

不过，可以从以下几个方面来概述EasyNLP在文本标签预测（特别是新闻数据）方面的潜力和优势：

丰富的预训练模型支持：EasyNLP是基于PyTorch开发的中文NLP算法框架，支持包括BERT、MacBERT、WOBERT等在内的多种常用中文预训练模型。这些模型在大量文本数据上进行了预训练，能够捕捉到丰富的语义信息，为文本标签预测提供了坚实的基础。

在风控场景中，关于EasyNLP是否预训练了特定模型以及取得了何种效果，我目前没有直接针对风控场景的具体信息。然而，根据EasyNLP的通用特性和其在NLP领域的广泛应用，我们可以推测它可能如何助力风控场景。

EasyNLP在NLP领域的贡献

丰富的中文NLP算法框架：EasyNLP是阿里云机器学习PAI团队基于PyTorch开发的易用且丰富的中文NLP算法框架，支持常用的中文预训练模型和大模型落地技术，提供了从训练到部署的一站式NLP开发体验。

预训练模型库ModelZoo：EasyNLP提供了预训练模型库，支持包括BERT、MacBERT、WOBERT等在内的多种常用中文预训练模型，这些模型为NLP任务提供了强大的基础。