論文の概要: Challenges and Contributing Factors in the Utilization of Large Language Models (LLMs)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13343v1
• Date: Fri, 20 Oct 2023 08:13:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 23:54:50.537124
• Title: Challenges and Contributing Factors in the Utilization of Large Language Models (LLMs)
• Title（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の活用における課題と貢献要因
• Authors: Xiaoliang Chen, Liangbin Li, Le Chang, Yunhe Huang, Yuxuan Zhao, Yuxiao Zhang, Dinuo Li
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル (LLM) がニッチ分野における専門的な質問に対して正確な回答を提供するのに苦慮する領域特異性の問題について考察する。 トレーニングデータを多様化し、きめ細かいモデルを作成し、透明性と解釈可能性を高め、倫理と公正なトレーニングを取り入れることが推奨されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.039589841455136
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the development of large language models (LLMs) like the GPT series, their widespread use across various application scenarios presents a myriad of challenges. This review initially explores the issue of domain specificity, where LLMs may struggle to provide precise answers to specialized questions within niche fields. The problem of knowledge forgetting arises as these LLMs might find it hard to balance old and new information. The knowledge repetition phenomenon reveals that sometimes LLMs might deliver overly mechanized responses, lacking depth and originality. Furthermore, knowledge illusion describes situations where LLMs might provide answers that seem insightful but are actually superficial, while knowledge toxicity focuses on harmful or biased information outputs. These challenges underscore problems in the training data and algorithmic design of LLMs. To address these issues, it's suggested to diversify training data, fine-tune models, enhance transparency and interpretability, and incorporate ethics and fairness training. Future technological trends might lean towards iterative methodologies, multimodal learning, model personalization and customization, and real-time learning and feedback mechanisms. In conclusion, future LLMs should prioritize fairness, transparency, and ethics, ensuring they uphold high moral and ethical standards when serving humanity.
• Abstract（参考訳）: GPTシリーズのような大規模言語モデル(LLM)の開発により、様々なアプリケーションシナリオで広く利用されていることが、数多くの課題を呈している。 このレビューはまずドメイン特化の問題を探求し、llmはニッチな分野における専門的な質問に対する正確な答えを提供するのに苦労するかもしれない。 知識を忘れることの問題は、これらのLSMが古い情報と新しい情報のバランスをとるのが難しいためである。 知識反復現象は、LLMが過度に機械化された応答を与え、深さと独創性を欠くことがあることを示している。 さらに、知識錯視は、llmが洞察に富むように見えるが実際に表面的であるような答えを提示し、知識毒性は有害または偏った情報出力に焦点を当てている状況を記述する。 これらの課題は、LLMのトレーニングデータとアルゴリズム設計において問題となる。 これらの問題に対処するため、トレーニングデータ、微調整モデル、透明性と解釈可能性の向上、倫理と公正トレーニングの取り入れが提案されている。 今後の技術動向は、反復的方法論、マルチモーダル学習、モデルパーソナライゼーションとカスタマイズ、リアルタイム学習とフィードバックメカニズムに傾くかもしれない。 結論として、将来のLLMは公正性、透明性、倫理を優先し、人類に仕える際の高い倫理的・倫理的基準を守らなければならない。

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