論文の概要: Trends in Integration of Knowledge and Large Language Models: A Survey
and Taxonomy of Methods, Benchmarks, and Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05876v1
- Date: Fri, 10 Nov 2023 05:24:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-13 15:57:46.233275
- Title: Trends in Integration of Knowledge and Large Language Models: A Survey
and Taxonomy of Methods, Benchmarks, and Applications
- Title（参考訳）: 知識モデルと大規模言語モデルの統合動向:方法・ベンチマーク・応用に関する調査と分類
- Authors: Zhangyin Feng, Weitao Ma, Weijiang Yu, Lei Huang, Haotian Wang,
Qianglong Chen, Weihua Peng, Xiaocheng Feng, Bing Qin, Ting liu
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理において優れた性能を示すが、時代遅れのデータやドメイン固有の制限から生じる問題の影響を受けやすい。
本稿では,手法,ベンチマーク,応用の分類など,知識モデルと大規模言語モデルの統合の動向を論じるレビューを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.61727038213399
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) exhibit superior performance on various natural
language tasks, but they are susceptible to issues stemming from outdated data
and domain-specific limitations. In order to address these challenges,
researchers have pursued two primary strategies, knowledge editing and
retrieval augmentation, to enhance LLMs by incorporating external information
from different aspects. Nevertheless, there is still a notable absence of a
comprehensive survey. In this paper, we propose a review to discuss the trends
in integration of knowledge and large language models, including taxonomy of
methods, benchmarks, and applications. In addition, we conduct an in-depth
analysis of different methods and point out potential research directions in
the future. We hope this survey offers the community quick access and a
comprehensive overview of this research area, with the intention of inspiring
future research endeavors.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は、様々な自然言語タスクにおいて優れた性能を示すが、古いデータやドメイン固有の制限に起因する問題に影響を受けやすい。
これらの課題に対処するため、研究者は知識編集と検索強化という2つの主要な戦略を追求し、異なる側面から外部情報を取り込むことでLSMを強化する。
それにもかかわらず、包括的調査がいまだに顕著に欠落している。
本稿では,手法,ベンチマーク,アプリケーションなどの分類学を含む知識モデルと大規模言語モデルの統合動向を論じるレビューを提案する。
さらに,異なる手法の詳細な分析を行い,将来的な研究の方向性を指摘する。
この調査がコミュニティのクイックアクセスと、今後の研究を刺激する目的で、この研究領域の包括的概要を提供することを期待している。
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