論文の概要: An Overview on Language Models: Recent Developments and Outlook

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05759v2
• Date: Mon, 3 Jul 2023 05:52:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-04 14:11:18.188522
• Title: An Overview on Language Models: Recent Developments and Outlook
• Title（参考訳）: 言語モデルの概要:最近の発展と展望
• Authors: Chengwei Wei, Yun-Cheng Wang, Bin Wang, C.-C. Jay Kuo
• Abstract要約: 従来の言語モデル(CLM)は、因果的に言語シーケンスの確率を予測することを目的としている。 事前学習言語モデル(PLM)はより広範な概念をカバーし、因果逐次モデリングと下流アプリケーションのための微調整の両方に使用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.528770408502396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Language modeling studies the probability distributions over strings of texts. It is one of the most fundamental tasks in natural language processing (NLP). It has been widely used in text generation, speech recognition, machine translation, etc. Conventional language models (CLMs) aim to predict the probability of linguistic sequences in a causal manner, while pre-trained language models (PLMs) cover broader concepts and can be used in both causal sequential modeling and fine-tuning for downstream applications. PLMs have their own training paradigms (usually self-supervised) and serve as foundation models in modern NLP systems. This overview paper provides an introduction to both CLMs and PLMs from five aspects, i.e., linguistic units, architectures, training methods, evaluation methods, and applications. Furthermore, we discuss the relationship between CLMs and PLMs and shed light on the future directions of language modeling in the pre-trained era.
• Abstract（参考訳）: 言語モデリングはテキストの文字列上の確率分布を研究する。 これは自然言語処理(NLP)における最も基本的なタスクの1つである。 テキスト生成、音声認識、機械翻訳などに広く使われている。 従来型言語モデル (clms) は言語系列の確率を因果的に予測することを目的としているが、事前学習型言語モデル (plm) はより広い概念をカバーし、因果逐次モデリングと下流アプリケーションの微調整の両方に使用できる。 PLMは独自の訓練パラダイム(通常は自己管理)を持ち、現代のNLPシステムの基盤モデルとして機能する。 本報告では,言語単位,アーキテクチャ,学習方法,評価方法,応用の5つの側面から,CLMとPLMについて紹介する。 さらに, CLM と PLM の関係について考察し, 事前学習時代の言語モデリングの今後の方向性について考察する。

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