論文の概要: A Comprehensive Overview of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06435v7
• Date: Wed, 27 Dec 2023 10:15:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 22:52:17.164059
• 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。 本稿では, LLM関連概念の幅広い範囲について, 既存の文献について概説する。
• 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, better training strategies, context length improvements, fine-tuning, multi-modal LLMs, robotics, 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 an overview of the existing literature on a broad range of LLM-related concepts. Our self-contained comprehensive overview of LLMs discusses relevant background concepts along with covering the advanced topics at the frontier of research in LLMs. 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.
• 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。 これらの作業は、アーキテクチャの革新、より良いトレーニング戦略、コンテキスト長の改善、微調整、マルチモーダルllm、ロボティクス、データセット、ベンチマーク、効率など、さまざまなトピックをカバーする。 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。 本稿では, LLM関連概念の幅広い範囲について, 既存の文献について概説する。 LLM研究の最前線における先進的なトピックを取り上げ,その背景概念について概観した。 このレビュー記事は、体系的な調査だけでなく、研究者や実践者が既存の研究の広範な情報的要約から洞察を引き出し、LLM研究を前進させることも意図している。

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