論文の概要: Harnessing the Power of LLMs in Practice: A Survey on ChatGPT and Beyond
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13712v2
- Date: Thu, 27 Apr 2023 17:56:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-28 15:39:02.130884
- Title: Harnessing the Power of LLMs in Practice: A Survey on ChatGPT and Beyond
- Title(参考訳): LLMの実践力のハーネス: ChatGPTとそれ以上の調査結果
- Authors: Jingfeng Yang, Hongye Jin, Ruixiang Tang, Xiaotian Han, Qizhang Feng,
Haoming Jiang, Bing Yin, Xia Hu
- Abstract要約: このガイドは、研究者や実践者が大規模言語モデルを扱うための貴重な洞察とベストプラクティスを提供することを目的としている。
実世界のシナリオにおける LLM の実用的応用と限界を説明するために, 様々なユースケースと非利用事例を提示する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 48.70557995528463
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a comprehensive and practical guide for practitioners and
end-users working with Large Language Models (LLMs) in their downstream natural
language processing (NLP) tasks. We provide discussions and insights into the
usage of LLMs from the perspectives of models, data, and downstream tasks.
Firstly, we offer an introduction and brief summary of current GPT- and
BERT-style LLMs. Then, we discuss the influence of pre-training data, training
data, and test data. Most importantly, we provide a detailed discussion about
the use and non-use cases of large language models for various natural language
processing tasks, such as knowledge-intensive tasks, traditional natural
language understanding tasks, natural language generation tasks, emergent
abilities, and considerations for specific tasks.We present various use cases
and non-use cases to illustrate the practical applications and limitations of
LLMs in real-world scenarios. We also try to understand the importance of data
and the specific challenges associated with each NLP task. Furthermore, we
explore the impact of spurious biases on LLMs and delve into other essential
considerations, such as efficiency, cost, and latency, to ensure a
comprehensive understanding of deploying LLMs in practice. This comprehensive
guide aims to provide researchers and practitioners with valuable insights and
best practices for working with LLMs, thereby enabling the successful
implementation of these models in a wide range of NLP tasks. A curated list of
practical guide resources of LLMs, regularly updated, can be found at
\url{https://github.com/Mooler0410/LLMsPracticalGuide}.
- Abstract(参考訳): 本稿では、下流自然言語処理(NLP)タスクにおいて、LLM(Large Language Models)を扱う実践者やエンドユーザのための包括的で実践的なガイドを示す。
我々は、モデル、データ、下流タスクの観点から、LLMの使用に関する議論と洞察を提供する。
まず,現在の GPT および BERT スタイル LLM の概要を紹介する。
次に,事前学習データ,トレーニングデータ,テストデータの影響について検討する。
より重要なことは、知識集約タスク、従来の自然言語理解タスク、自然言語生成タスク、創発能力、特定のタスクに対する考慮など、様々な自然言語処理タスクにおける大規模言語モデルの使用事例と非使用事例について詳細な議論を行い、実世界のシナリオにおけるLLMの実践的応用と限界を説明するために、様々なユースケースと非使用事例を提示したことである。
また,各NLPタスクにおけるデータの重要性や課題の解明も試みている。
さらに, LLMの展開に関する包括的理解を確保するため, LLMに対する急激なバイアスの影響について検討し, 効率, コスト, 遅延など, その他の重要な考察を掘り下げる。
この包括的なガイドは、研究者や実践者にllmを扱うための貴重な洞察とベストプラクティスを提供し、幅広いnlpタスクでこれらのモデルの実装を成功させることを目的としている。
LLMの実践的ガイドリソースのキュレートされたリストは、定期的に更新され、 \url{https://github.com/Mooler0410/LLMsPracticalGuide} で見ることができる。
関連論文リスト
- Using Large Language Models for Natural Language Processing Tasks in
Requirements Engineering: A Systematic Guideline [3.1477094573421596]
この章は必要な知識を確立し、LLMの基本を紹介します。
第2部では, 学生, 研究者, 実践者を対象に, LLMの使用に関する詳細なガイドラインを提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-21T14:00:52Z) - History, Development, and Principles of Large Language Models-An
Introductory Survey [48.27738446932852]
自然言語処理(NLP)の基盤となる言語モデル
数十年にわたる広範な研究を経て、言語モデリングは、初期統計言語モデル(SLM)から、大規模言語モデル(LLM)の現代的景観へと進歩してきた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-10T01:18:15Z) - From Understanding to Utilization: A Survey on Explainability for Large
Language Models [27.295767173801426]
この調査は、Large Language Models (LLMs) における説明可能性の向上を示唆している。
主に、トレーニング済みの Transformer ベースの LLM に重点を置いています。
説明可能性の活用を考える際に、モデル編集、制御生成、モデル拡張に集中するいくつかの魅力的な方法を検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-23T16:09:53Z) - Supervised Knowledge Makes Large Language Models Better In-context
Learners [97.71733265438044]
大規模言語モデル(LLM)は、素早い工学を通して、文脈内学習能力の出現を示す。
自然言語理解と質問応答におけるLLMの一般化性と事実性の向上という課題は、まだ未解決のままである。
本研究では, LLM の信頼性を高める枠組みを提案する。1) 分布外データの一般化,2) 差別モデルによる LLM のメリットの解明,3) 生成タスクにおける幻覚の最小化。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-26T07:24:46Z) - Enabling Large Language Models to Learn from Rules [99.16680531261987]
私たちは、人間がルールから学習することで、新しいタスクや知識を別の方法で学習できることにインスピレーションを受けています。
まず, LLMの強い文脈内能力を用いて, テキスト規則から知識を抽出する規則蒸留法を提案する。
実験の結果, LLMをルールから学習させることは, サンプルサイズと一般化能力の両方において, サンプルベース学習よりもはるかに効率的であることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-15T11:42:41Z) - TRACE: A Comprehensive Benchmark for Continual Learning in Large
Language Models [52.734140807634624]
調整された大規模言語モデル(LLM)は、タスク解決、指示に従うこと、安全性を確保することにおいて、例外的な能力を示す。
既存の連続学習ベンチマークでは、LLMをリードする上で十分な課題が欠如している。
LLMにおける継続学習を評価するための新しいベンチマークであるTRACEを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-10T16:38:49Z) - Multi-Task Instruction Tuning of LLaMa for Specific Scenarios: A
Preliminary Study on Writing Assistance [60.40541387785977]
小さな基礎モデルは、命令駆動データを用いて微調整された場合、多様なタスクに対処する際、顕著な習熟度を示すことができる。
本研究は, 汎用的な指導よりも, 1つないし数つの特定のタスクに主眼を置いている, 実践的な問題設定について検討する。
実験結果から,命令データに対する微調整LLaMAは,タスクの記述能力を大幅に向上することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-22T16:56:44Z)
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。