論文の概要: Several categories of Large Language Models (LLMs): A Short Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10188v1
• Date: Wed, 5 Jul 2023 18:18:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-23 11:37:35.021631
• Title: Several categories of Large Language Models (LLMs): A Short Survey
• Title（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のいくつかのカテゴリ:短い調査
• Authors: Saurabh Pahune, Manoj Chandrasekharan
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理の効果的なツールとなり、様々な分野で使われてきた。 この調査は、タスクベースの金融LLM、多言語LLM、バイオメディカルおよび臨床LLM、ビジョン言語LLM、コード言語モデルなど、近年のLLMの発展と取り組みを強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.73538163699716
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models(LLMs)have become effective tools for natural language processing and have been used in many different fields. This essay offers a succinct summary of various LLM subcategories. The survey emphasizes recent developments and efforts made for various LLM kinds, including task-based financial LLMs, multilingual language LLMs, biomedical and clinical LLMs, vision language LLMs, and code language models. The survey gives a general summary of the methods, attributes, datasets, transformer models, and comparison metrics applied in each category of LLMs. Furthermore, it highlights unresolved problems in the field of developing chatbots and virtual assistants, such as boosting natural language processing, enhancing chatbot intelligence, and resolving moral and legal dilemmas. The purpose of this study is to provide readers, developers, academics, and users interested in LLM-based chatbots and virtual intelligent assistant technologies with useful information and future directions.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は自然言語処理の効果的なツールとなり、様々な分野で使われている。 このエッセイは、様々なLLMサブカテゴリの簡潔な要約を提供する。 この調査は、タスクベースの金融LLM、多言語LLM、バイオメディカルおよび臨床LLM、ビジョン言語LLM、コード言語モデルなど、近年のLLMの発展と取り組みを強調している。 調査は、llmの各カテゴリに適用されるメソッド、属性、データセット、トランスフォーマーモデル、および比較メトリクスの一般的な要約を提供する。 さらに、自然言語処理の強化、チャットボットの知性の向上、道徳的および法的ジレンマの解消など、チャットボットと仮想アシスタントの開発分野における未解決の問題を強調している。 本研究の目的は,LLMベースのチャットボットや仮想インテリジェントアシスタント技術に興味のある読者,開発者,学者,ユーザに対して,有用な情報と今後の方向性を提供することである。

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