論文の概要: Topics, Authors, and Institutions in Large Language Model Research: Trends from 17K arXiv Papers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10700v4
- Date: Sun, 28 Apr 2024 23:13:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-01 01:14:26.080395
- Title: Topics, Authors, and Institutions in Large Language Model Research: Trends from 17K arXiv Papers
- Title（参考訳）: 大規模言語モデル研究における話題・著者・機関:17K arXiv論文の動向
- Authors: Rajiv Movva, Sidhika Balachandar, Kenny Peng, Gabriel Agostini, Nikhil Garg, Emma Pierson,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)がAI研究に劇的に影響を与えており、これまで何が変わったのか、どのようにフィールドの未来を形作るかについての議論が引き起こされている。
このような疑問を明らかにするために,我々は,2023年対2018-2022年の動向に着目し,16,979 LLM関連arXiv論文のデータセットを新たに分析した。
2023年に最初の著者の半数が、AIの非NLP分野から参入し、学際的な拡張を推進している。
驚いたことに、業界は2023年の出版シェアを減らした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5362868418787874
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) are dramatically influencing AI research, spurring discussions on what has changed so far and how to shape the field's future. To clarify such questions, we analyze a new dataset of 16,979 LLM-related arXiv papers, focusing on recent trends in 2023 vs. 2018-2022. First, we study disciplinary shifts: LLM research increasingly considers societal impacts, evidenced by 20x growth in LLM submissions to the Computers and Society sub-arXiv. An influx of new authors -- half of all first authors in 2023 -- are entering from non-NLP fields of CS, driving disciplinary expansion. Second, we study industry and academic publishing trends. Surprisingly, industry accounts for a smaller publication share in 2023, largely due to reduced output from Google and other Big Tech companies; universities in Asia are publishing more. Third, we study institutional collaboration: while industry-academic collaborations are common, they tend to focus on the same topics that industry focuses on rather than bridging differences. The most prolific institutions are all US- or China-based, but there is very little cross-country collaboration. We discuss implications around (1) how to support the influx of new authors, (2) how industry trends may affect academics, and (3) possible effects of (the lack of) collaboration.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)がAI研究に劇的に影響を与えており、これまで何が変わったのか、どのようにフィールドの未来を形作るかについての議論が引き起こされている。
このような疑問を明らかにするために,我々は,2023年対2018-2022年の動向に着目し,16,979 LLM関連arXiv論文のデータセットを新たに分析した。
LLM研究は、コンピュータと社会への20倍のLLMの提出によって証明される社会的な影響をますます考慮している。
2023年に最初の著者の半数が、CSの非NLP分野から参入し、学際的な拡張を推進している。
第2に、業界と学術出版の動向について研究する。
意外なことに、業界は2023年の出版シェアを減らしている。
第三に、私たちは制度的なコラボレーションについて研究している: 産学連携は一般的であるが、彼らは違いを橋渡しするよりも、業界が重視するのと同じトピックに焦点を合わせがちである。
最も多産な機関は米国か中国だが、国間の協力はほとんどない。
本稿では,(1)新著者の流入を支える方法,(2)産業界の動向が学術にどのような影響を及ぼすか,(3)協力の欠如がもたらす影響について論じる。
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1960年には、333の研究分野の14%がAI(コンピュータ科学の多くの分野)に関連していたが、1972年までに全研究分野の半分以上、1986年には80%以上、現在では98%以上まで増加した。
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