論文の概要: Large language models shape and are shaped by society: A survey of arXiv publication patterns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10700v1
• Date: Thu, 20 Jul 2023 08:45:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-21 14:01:54.546541
• Title: Large language models shape and are shaped by society: A survey of arXiv publication patterns
• Title（参考訳）: 社会が形成・形成する大規模言語モデル:arXiv出版パターンの調査
• Authors: Rajiv Movva, Sidhika Balachandar, Kenny Peng, Gabriel Agostini, Nikhil Garg, Emma Pierson
• Abstract要約: 近年,大規模言語モデル (LLM) 論文の数が急増している。 ここでは、CSとStat arXivsに投稿された388万件の論文を分析し、2023年と2018-2022年の出版パターンの変化に注目した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2278821777253905
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: There has been a steep recent increase in the number of large language model (LLM) papers, producing a dramatic shift in the scientific landscape which remains largely undocumented through bibliometric analysis. Here, we analyze 388K papers posted on the CS and Stat arXivs, focusing on changes in publication patterns in 2023 vs. 2018-2022. We analyze how the proportion of LLM papers is increasing; the LLM-related topics receiving the most attention; the authors writing LLM papers; how authors' research topics correlate with their backgrounds; the factors distinguishing highly cited LLM papers; and the patterns of international collaboration. We show that LLM research increasingly focuses on societal impacts: there has been an 18x increase in the proportion of LLM-related papers on the Computers and Society sub-arXiv, and authors newly publishing on LLMs are more likely to focus on applications and societal impacts than more experienced authors. LLM research is also shaped by social dynamics: we document gender and academic/industry disparities in the topics LLM authors focus on, and a US/China schism in the collaboration network. Overall, our analysis documents the profound ways in which LLM research both shapes and is shaped by society, attesting to the necessity of sociotechnical lenses.
• Abstract（参考訳）: 近年、大規模言語モデル(llm)の論文数が急増し、書誌分析によってほとんど文書化されていない科学的景観に劇的な変化をもたらした。 ここでは、CSとStat arXivsに投稿された388Kの論文を分析し、2023年と2018-2022年の出版パターンの変化に注目した。 本稿は, LLM論文の割合の増大, LLM論文の執筆者, LLM論文の執筆者, LLM論文の背景と著者研究の関連, 高度に引用された LLM 論文を区別する要因, 国際協力のパターンについて分析する。 LLM研究は、コンピュータと社会に関する論文の割合が18倍に増加しており、新たに出版されている著者は、より経験豊富な著者よりも、アプリケーションや社会への影響に重点を置いている可能性が高い。 LLM研究は、LLM著者がフォーカスするトピックにおけるジェンダーと学術的/産業的格差、そしてコラボレーションネットワークにおける米国と中国の分裂を文書化する。 概して、我々の分析は、llmが社会によって形と形の両方を研究する深い方法を文書化しており、社会学的レンズの必要性を証明している。

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