論文の概要: Summary of ChatGPT/GPT-4 Research and Perspective Towards the Future of
Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01852v3
- Date: Thu, 11 May 2023 03:50:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-12 17:42:50.541943
- Title: Summary of ChatGPT/GPT-4 Research and Perspective Towards the Future of
Large Language Models
- Title（参考訳）: ChatGPT/GPT-4研究の概要と大規模言語モデルの将来への展望
- Authors: Yiheng Liu, Tianle Han, Siyuan Ma, Jiayue Zhang, Yuanyuan Yang,
Jiaming Tian, Hao He, Antong Li, Mengshen He, Zhengliang Liu, Zihao Wu,
Dajiang Zhu, Xiang Li, Ning Qiang, Dingang Shen, Tianming Liu, Bao Ge
- Abstract要約: 本稿では,GPT シリーズから現在最先端の大規模言語モデルである ChatGPT と GPT-4 について調査する。
我々は,194件のarXivに関する論文を詳細に分析し,傾向分析,単語雲表現,分布解析を行った。
この結果から,ChatGPT/GPT-4研究への関心が高まった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.609684402588096
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a comprehensive survey of ChatGPT and GPT-4,
state-of-the-art large language models (LLM) from the GPT series, and their
prospective applications across diverse domains. Indeed, key innovations such
as large-scale pre-training that captures knowledge across the entire world
wide web, instruction fine-tuning and Reinforcement Learning from Human
Feedback (RLHF) have played significant roles in enhancing LLMs' adaptability
and performance. We performed an in-depth analysis of 194 relevant papers on
arXiv, encompassing trend analysis, word cloud representation, and distribution
analysis across various application domains. The findings reveal a significant
and increasing interest in ChatGPT/GPT-4 research, predominantly centered on
direct natural language processing applications, while also demonstrating
considerable potential in areas ranging from education and history to
mathematics, medicine, and physics. This study endeavors to furnish insights
into ChatGPT's capabilities, potential implications, ethical concerns, and
offer direction for future advancements in this field.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,GPTシリーズにおけるChatGPTとGPT-4,最先端の大規模言語モデル (LLM) の総合的な調査と,多分野にわたる将来的な応用について述べる。
実際、世界中の知識を捉える大規模な事前学習や、人間のフィードバックからの微調整と強化学習(RLHF)といった重要な革新は、LLMの適応性と性能を高める上で重要な役割を担っている。
各種アプリケーション領域におけるトレンド分析,ワードクラウド表現,分布解析を含む,arXivに関する194の関連論文の詳細な分析を行った。
この発見は、直接の自然言語処理アプリケーションを中心にしたchatgpt/gpt-4研究に有意かつ増大する関心を示し、教育や歴史から数学、医学、物理学まで幅広い分野においてかなりの可能性を示している。
本研究は,ChatGPTの能力,潜在的含意,倫理的懸念,今後の発展への方向性について考察する。
関連論文リスト
- An Evaluation of Large Language Models in Bioinformatics Research [52.100233156012756]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)の性能について,バイオインフォマティクスの幅広い課題について検討する。
これらのタスクには、潜在的なコーディング領域の同定、遺伝子とタンパク質の命名されたエンティティの抽出、抗微生物および抗がんペプチドの検出、分子最適化、教育生物情報学問題の解決が含まれる。
以上の結果から, GPT 変種のような LLM がこれらのタスクの多くをうまく処理できることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-21T11:27:31Z) - The Efficiency Spectrum of Large Language Models: An Algorithmic Survey [54.19942426544731]
LLM(Large Language Models)の急速な成長は、様々なドメインを変換する原動力となっている。
本稿では,LLMのエンドツーエンドのアルゴリズム開発に不可欠な多面的効率性について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-01T16:00:25Z) - Trends in Integration of Knowledge and Large Language Models: A Survey and Taxonomy of Methods, Benchmarks, and Applications [41.24492058141363]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理において優れた性能を示すが、時代遅れのデータやドメイン固有の制限から生じる問題の影響を受けやすい。
本稿では,手法,ベンチマーク,応用の分類など,知識モデルと大規模言語モデルの統合の動向を論じるレビューを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-10T05:24:04Z) - Towards Graph Foundation Models: A Survey and Beyond [66.37994863159861]
ファンデーションモデルは、さまざまな人工知能アプリケーションにおいて重要なコンポーネントとして現れてきた。
基礎モデルがグラフ機械学習研究者を一般化し、適応させる能力は、新しいグラフ学習パラダイムを開発する可能性について議論する。
本稿では,グラフ基礎モデル(GFM)の概念を紹介し,その重要な特徴と基礎技術について概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-18T09:31:21Z) - Black-Box Analysis: GPTs Across Time in Legal Textual Entailment Task [17.25356594832692]
本稿では,COLIEE Task 4 データセット上での GPT-3.5 (ChatGPT) と GPT-4 の性能解析を行う。
予備的な実験結果から,法的なテキスト・エンタテインメント・タスクの処理におけるモデルの強みや弱点に関する興味深い知見が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-11T14:43:54Z) - Decoding ChatGPT: A Taxonomy of Existing Research, Current Challenges,
and Possible Future Directions [2.5427838419316946]
Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT)は、2022年11月の打ち上げ以来、大きな関心を集めている。
われわれはChatGPT上で100冊以上のScoops-indexedの出版物を総合的にレビューする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-26T11:10:04Z) - On the Detectability of ChatGPT Content: Benchmarking, Methodology, and Evaluation through the Lens of Academic Writing [10.534162347659514]
そこで我々は,ChatGPT文中の微妙で深い意味的・言語的パターンをよりよく捉えるために,CheckGPTというディープニューラルネットワークフレームワークを開発した。
ChatGPTコンテンツの検出性を評価するため、我々はCheckGPTの転送性、迅速なエンジニアリング、ロバスト性について広範な実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-07T12:33:24Z) - Domain Specialization as the Key to Make Large Language Models Disruptive: A Comprehensive Survey [100.24095818099522]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)の分野を著しく進歩させた。
広範囲のアプリケーションに対して、非常に有用でタスクに依存しない基盤を提供する。
しかし、特定の領域における洗練された問題を解決するために直接LLMを適用することは、多くのハードルを満たす。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-30T03:00:30Z) - Performance of ChatGPT on the US Fundamentals of Engineering Exam:
Comprehensive Assessment of Proficiency and Potential Implications for
Professional Environmental Engineering Practice [0.0]
本研究は, GPT-4 モデルである ChatGPT を用いて, 工学基礎(FE) 環境評価における良好な性能を実現することの実現可能性と有効性について検討する。
この結果は、ChatGPTモデルの連続反復における数学的能力の顕著な改善を反映し、複雑な工学的問題を解く可能性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-20T16:54:34Z) - ChatGPT Beyond English: Towards a Comprehensive Evaluation of Large
Language Models in Multilingual Learning [70.57126720079971]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)において最も重要なブレークスルーとして登場した。
本稿では,高,中,低,低リソースの37言語を対象として,ChatGPTを7つのタスクで評価する。
従来のモデルと比較すると,様々なNLPタスクや言語に対するChatGPTの性能は低下していた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-12T05:08:52Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。