論文の概要: Large Language Models: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06196v2
• Date: Tue, 20 Feb 2024 13:33:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 19:26:29.703661
• Title: Large Language Models: A Survey
• Title（参考訳）: 大規模言語モデル:調査
• Authors: Shervin Minaee, Tomas Mikolov, Narjes Nikzad, Meysam Chenaghlu, Richard Socher, Xavier Amatriain, Jianfeng Gao
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、広範囲の自然言語タスクにおける強力なパフォーマンスのために、多くの注目を集めている。 LLMの汎用言語理解と生成能力は、膨大なテキストデータに基づいて数十億のモデルのパラメータを訓練することで得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.72787936480394
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have drawn a lot of attention due to their strong performance on a wide range of natural language tasks, since the release of ChatGPT in November 2022. LLMs' ability of general-purpose language understanding and generation is acquired by training billions of model's parameters on massive amounts of text data, as predicted by scaling laws \cite{kaplan2020scaling,hoffmann2022training}. The research area of LLMs, while very recent, is evolving rapidly in many different ways. In this paper, we review some of the most prominent LLMs, including three popular LLM families (GPT, LLaMA, PaLM), and discuss their characteristics, contributions and limitations. We also give an overview of techniques developed to build, and augment LLMs. We then survey popular datasets prepared for LLM training, fine-tuning, and evaluation, review widely used LLM evaluation metrics, and compare the performance of several popular LLMs on a set of representative benchmarks. Finally, we conclude the paper by discussing open challenges and future research directions.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は2022年11月にchatgptがリリースされて以来、幅広い自然言語タスクでの強力なパフォーマンスのために多くの注目を集めてきた。 LLMの汎用言語理解と生成能力は、スケール法であるcite{kaplan2020scaling,hoffmann2022training}によって予測されるように、大量のテキストデータに基づいて数十億のモデルのパラメータをトレーニングすることで獲得される。 LLMの研究領域は、非常に最近ではあるが、様々な方法で急速に進化している。 本稿では,3つのLLMファミリー (GPT, LLaMA, PaLM) について概説し,その特性,コントリビューション,限界について論じる。 また,LLMの構築,拡張のために開発された技術の概要についても述べる。 次に、LLMトレーニング、微調整、評価のための一般的なデータセットを調査し、広く使われているLLM評価指標をレビューし、代表ベンチマークのセットでいくつかの人気のあるLLMの性能を比較した。 最後に,オープンチャレンジと今後の研究方向性について論じて,論文をまとめる。

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