論文の概要: A Comprehensive Overview of Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06435v2
- Date: Fri, 18 Aug 2023 13:53:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-21 23:05:31.140113
- Title: A Comprehensive Overview of Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルの包括的概要
- Authors: Humza Naveed, Asad Ullah Khan, Shi Qiu, Muhammad Saqib, Saeed Anwar,
Muhammad Usman, Naveed Akhtar, Nick Barnes, Ajmal Mian
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、最近自然言語処理タスクにおいて顕著な機能を示した。
この記事では、この分野の最近の展開について、簡潔かつ包括的に概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.78732351626734
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have recently demonstrated remarkable
capabilities in natural language processing tasks and beyond. This success of
LLMs has led to a large influx of research contributions in this direction.
These works encompass diverse topics such as architectural innovations of the
underlying neural networks, context length improvements, model alignment,
training datasets, benchmarking, efficiency and more. With the rapid
development of techniques and regular breakthroughs in LLM research, it has
become considerably challenging to perceive the bigger picture of the advances
in this direction. Considering the rapidly emerging plethora of literature on
LLMs, it is imperative that the research community is able to benefit from a
concise yet comprehensive overview of the recent developments in this field.
This article provides that overview to the research community. It not only
focuses on a systematic treatment of the existing literature on a broad range
of LLM related concept, but also pays special attention to providing
comprehensive summaries with extensive details about the individual existing
models, datasets and major insights. We also pay heed to aligning our overview
with the emerging outlook of this research direction by accounting for the
other recently materializing reviews of the broader research direction of LLMs.
Our self-contained comprehensive overview of LLMs discusses relevant background
concepts along with covering the advanced topics at the frontier of this
research direction. This review article is intended to not only provide a
systematic survey, but also a quick comprehensive reference for the researchers
and practitioners to draw insights from extensive informative summaries of the
existing works to advance the LLM research direction.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、最近自然言語処理タスクなどにおいて顕著な機能を示した。
LLMの成功は、この方向に多くの研究貢献をもたらした。
これらの作業には、基盤となるニューラルネットワークのアーキテクチャ革新、コンテキスト長の改善、モデルアライメント、トレーニングデータセット、ベンチマーク、効率性など、さまざまなトピックが含まれている。
LLM研究における技術の急速な発展と定期的なブレークスルーにより、この方向の進歩の全体像を理解することは極めて困難になっている。
LLMに関する文献が急速に増えていることを考えると、研究コミュニティは、この分野の最近の発展の簡潔かつ包括的概要から恩恵を受けることができることが不可欠である。
本稿はその概要を研究コミュニティに提供します。
既存の文献の体系的な扱いをLLMに関する幅広い概念に焦点をあてるだけでなく、個々の既存モデル、データセット、および主要な洞察に関する広範な詳細を包括的な要約を提供することにも特に注意を払う。
また,本研究の今後の展望を概観する上でも,LLMのより広範な研究方向性のレビューを新たに実施することで,今後の展望を概観する。
llmの自己完結型包括的概要では,関連する背景概念と,この研究方向性のフロンティアにおける先進的トピックについて論じる。
本論文は, 体系的な調査を行うだけでなく, 研究者や実践者が, LLM研究の方向性を推し進めるために, 既存の研究の広範な情報的要約から洞察を引き出すための, 迅速な総合的な参照も意図している。
関連論文リスト
- Merge, Ensemble, and Cooperate! A Survey on Collaborative Strategies in the Era of Large Language Models [32.336273322481276]
多様な機能にもかかわらず、Large Language Models (LLM) は様々な長所と短所を示す。
これらの課題に対処するため、最近の研究はLLMの協調戦略を探求している。
本稿では,この新たな研究領域の概要を概観し,そのようなコラボレーションの背景にあるモチベーションを明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-08T16:29:08Z) - Can LLMs Solve longer Math Word Problems Better? [47.227621867242]
大規模言語モデル(LLM)の能力評価にはMWP(Math Word Problems)が不可欠である
この研究は、文脈長一般化可能性(CoLeG)の探索の先駆者である。
これらの問題を解決する上で, LLMの有効性とレジリエンスを評価するために, 2つの新しい指標が提案されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-23T17:13:50Z) - ChatGPT Alternative Solutions: Large Language Models Survey [0.0]
大規模言語モデル(LLM)はこの領域における研究貢献の急増に火をつけた。
近年、学術と産業のダイナミックな相乗効果が見られ、LLM研究の分野を新たな高地へと押し上げた。
この調査は、ジェネレーティブAIの現状をよく理解し、さらなる探索、強化、イノベーションの機会に光を当てている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-21T15:16:50Z) - LLM Inference Unveiled: Survey and Roofline Model Insights [62.92811060490876]
大規模言語モデル(LLM)推論は急速に進化しており、機会と課題のユニークなブレンドを提示している。
本調査は, 研究状況を要約するだけでなく, 屋上モデルに基づく枠組みを導入することによって, 従来の文献レビューから際立っている。
このフレームワークは、ハードウェアデバイスにLSMをデプロイする際のボトルネックを特定し、実用上の問題を明確に理解する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-26T07:33:05Z) - Large Language Models: A Survey [69.72787936480394]
大規模言語モデル(LLM)は、広範囲の自然言語タスクにおける強力なパフォーマンスのために、多くの注目を集めている。
LLMの汎用言語理解と生成能力は、膨大なテキストデータに基づいて数十億のモデルのパラメータを訓練することで得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-09T05:37:09Z) - Rethinking Interpretability in the Era of Large Language Models [76.1947554386879]
大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクにまたがる顕著な機能を示している。
自然言語で説明できる能力により、LLMは人間に与えられるパターンのスケールと複雑さを拡大することができる。
これらの新しい機能は、幻覚的な説明や膨大な計算コストなど、新しい課題を提起する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-30T17:38:54Z) - Towards Vision Enhancing LLMs: Empowering Multimodal Knowledge Storage
and Sharing in LLMs [72.49064988035126]
マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)の強化を目的としたMKS2という手法を提案する。
具体的には、LLMの内部ブロックに組み込まれたコンポーネントであるModular Visual Memoryを導入し、オープンワールドの視覚情報を効率的に保存するように設計されている。
実験により,MKS2は物理的・常識的な知識を必要とする文脈において,LLMの推論能力を大幅に増強することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-27T12:29:20Z) - A Survey on Multimodal Large Language Models [71.63375558033364]
GPT-4Vで表されるマルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、新たな研究ホットスポットとなっている。
本稿では,MLLMの最近の進歩を追跡・要約することを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-23T15:21:52Z)
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。