論文の概要: Domain Specialization as the Key to Make Large Language Models Disruptive: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18703v7
• Date: Fri, 29 Mar 2024 14:05:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 20:46:32.758344
• Title: Domain Specialization as the Key to Make Large Language Models Disruptive: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを破壊的にする鍵としてのドメイン特化 - 総合的な調査
• Authors: Chen Ling, Xujiang Zhao, Jiaying Lu, Chengyuan Deng, Can Zheng, Junxiang Wang, Tanmoy Chowdhury, Yun Li, Hejie Cui, Xuchao Zhang, Tianjiao Zhao, Amit Panalkar, Dhagash Mehta, Stefano Pasquali, Wei Cheng, Haoyu Wang, Yanchi Liu, Zhengzhang Chen, Haifeng Chen, Chris White, Quanquan Gu, Jian Pei, Carl Yang, Liang Zhao,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.24095818099522
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have significantly advanced the field of natural language processing (NLP), providing a highly useful, task-agnostic foundation for a wide range of applications. However, directly applying LLMs to solve sophisticated problems in specific domains meets many hurdles, caused by the heterogeneity of domain data, the sophistication of domain knowledge, the uniqueness of domain objectives, and the diversity of the constraints (e.g., various social norms, cultural conformity, religious beliefs, and ethical standards in the domain applications). Domain specification techniques are key to make large language models disruptive in many applications. Specifically, to solve these hurdles, there has been a notable increase in research and practices conducted in recent years on the domain specialization of LLMs. This emerging field of study, with its substantial potential for impact, necessitates a comprehensive and systematic review to better summarize and guide ongoing work in this area. In this article, we present a comprehensive survey on domain specification techniques for large language models, an emerging direction critical for large language model applications. First, we propose a systematic taxonomy that categorizes the LLM domain-specialization techniques based on the accessibility to LLMs and summarizes the framework for all the subcategories as well as their relations and differences to each other. Second, we present an extensive taxonomy of critical application domains that can benefit dramatically from specialized LLMs, discussing their practical significance and open challenges. Last, we offer our insights into the current research status and future trends in this area.
• Abstract（参考訳）: 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、広範囲のアプリケーションに非常に有用なタスクに依存しない基盤を提供する。 しかし、ドメインデータの異質性、ドメインの知識の高度化、ドメインの目的の独自性、制約の多様性(例えば、様々な社会的規範、文化的適合性、宗教的信念、ドメインアプリケーションにおける倫理的基準)によって引き起こされる多くのハードルを、特定のドメイン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。 ドメイン仕様技術は、多くのアプリケーションで大きな言語モデルを破壊的にする鍵となる。 特に、これらのハードルを解決するために、近年、LLMの領域特化に関する研究や実践が顕著に増加している。 この新たな分野の研究は、その影響のかなりの可能性を秘めており、この分野で進行中の作業をよりよく要約し、ガイドするために、包括的で体系的なレビューを必要としている。 本稿では,大規模言語モデルアプリケーションに不可欠な新たな方向性である,大規模言語モデルのドメイン仕様技術に関する包括的調査を紹介する。 まず, LLM のアクセシビリティに基づいた LLM ドメイン特殊化手法を分類し, 各サブカテゴリの枠組み, 相互の関係, 相違点を要約する系統分類法を提案する。 第2に、専門的なLLMから劇的に恩恵を受けることができる重要なアプリケーションドメインの広範な分類を提示し、それらの実践的重要性とオープンな課題について議論する。 最後に、この領域における現在の研究状況と今後の動向についての洞察を提供する。

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