論文の概要: Summary of ChatGPT-Related Research and Perspective Towards the Future
of Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01852v4
- Date: Tue, 22 Aug 2023 03:18:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-23 21:11:27.896430
- Title: Summary of ChatGPT-Related Research and Perspective Towards the Future
of Large Language Models
- Title（参考訳）: ChatGPT関連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, Lin
Zhao, Dajiang Zhu, Xiang Li, Ning Qiang, Dingang Shen, Tianming Liu, Bao Ge
- Abstract要約: 本稿では、ChatGPT関連研究(GPT-3.5およびGPT-4)、GPTシリーズの最先端の大規模言語モデル(LLM)、および様々な領域にわたる将来の応用について調査する。
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,および分布解析を含む,arXivに関する194の関連論文の詳細な分析を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.557611946967086
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a comprehensive survey of ChatGPT-related (GPT-3.5 and
GPT-4) research, 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-related 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、ChatGPT関連研究(GPT-3.5およびGPT-4)、GPTシリーズの最先端の大規模言語モデル(LLM)、および様々な領域にわたる将来的な応用について概説する。
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、ChatGPT関連の研究への関心が高まり、直接自然言語処理の応用が中心となっている一方で、教育や歴史、数学、医学、物理学といった分野にも大きな可能性を秘めている。
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。
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