論文の概要: Fundamentals of Generative Large Language Models and Perspectives in Cyber-Defense

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12132v1
• Date: Tue, 21 Mar 2023 18:45:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-23 16:25:32.736171
• Title: Fundamentals of Generative Large Language Models and Perspectives in Cyber-Defense
• Title（参考訳）: サイバー防衛における生成言語モデルの基礎と展望
• Authors: Andrei Kucharavy, Zachary Schillaci, Lo\"ic Mar\'echal, Maxime W\"ursch, Ljiljana Dolamic, Remi Sabonnadiere, Dimitri Percia David, Alain Mermoud, Vincent Lenders
• Abstract要約: レビューは、ジェネレーティブ言語モデルの歴史、技術状況、そしてその原則、能力、限界、将来の展望について、簡単な概要を提供することを目的としている。 2022年後半から2023年初頭にかけて、生成言語モデル(Generative Language Models)が大きな注目を集めた。 このレビューは、ジェネレーティブ言語モデルの歴史、技術状況、そしてその原則、能力、限界、将来の展望について、簡単な概要を提供することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8702319399328466
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative Language Models gained significant attention in late 2022 / early 2023, notably with the introduction of models refined to act consistently with users' expectations of interactions with AI (conversational models). Arguably the focal point of public attention has been such a refinement of the GPT3 model -- the ChatGPT and its subsequent integration with auxiliary capabilities, including search as part of Microsoft Bing. Despite extensive prior research invested in their development, their performance and applicability to a range of daily tasks remained unclear and niche. However, their wider utilization without a requirement for technical expertise, made in large part possible through conversational fine-tuning, revealed the extent of their true capabilities in a real-world environment. This has garnered both public excitement for their potential applications and concerns about their capabilities and potential malicious uses. This review aims to provide a brief overview of the history, state of the art, and implications of Generative Language Models in terms of their principles, abilities, limitations, and future prospects -- especially in the context of cyber-defense, with a focus on the Swiss operational environment.
• Abstract（参考訳）: 2022年後半から2023年初頭にかけて、生成型言語モデルは大きな注目を集め、特にai(会話型モデル)とのインタラクションに対するユーザの期待と一貫して機能するように洗練されたモデルが導入された。 ChatGPTとその後のMicrosoft Bingの検索を含む補助機能との統合により、GPT3モデルを改良したのであろう。 先行研究が開発に多大な投資をしたが、その性能と日々のタスクに適用性は明確でニッチのままであった。 しかし、技術的な専門知識を必要とせず、会話的な微調整によって可能になった幅広い利用は、現実の環境での真の能力の範囲を明らかにした。 これにより、潜在的なアプリケーションに対する一般の興奮と、その能力と悪質な利用に対する懸念が引き起こされた。 このレビューは、その原則、能力、限界、将来の展望の観点から、特に、スイスの運用環境に焦点を当てたサイバー防衛の文脈において、生成言語モデルの歴史、現状、および影響の概要を提供することを目的としている。

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