論文の概要: From Text to Transformation: A Comprehensive Review of Large Language Models' Versatility

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16142v1
• Date: Sun, 25 Feb 2024 16:47:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 15:13:53.620862
• Title: From Text to Transformation: A Comprehensive Review of Large Language Models' Versatility
• Title（参考訳）: テキストから変換へ:大規模言語モデルの妥当性に関する総合的なレビュー
• Authors: Pravneet Kaur, Gautam Siddharth Kashyap, Ankit Kumar, Md Tabrez Nafis, Sandeep Kumar and Vikrant Shokeen
• Abstract要約: 本研究では,GPT(Generative Pre-Trained Transformer)やBERT(Bidirectional Representations from Transformers)などの大規模言語モデル(LLM)の拡張について検討する。 自然言語処理(NLP)の確立した進歩にもかかわらず、これらのLLMは適合性、全体的幸福、都市計画、気候モデリング、災害管理といった領域に影響を及ぼすために体系的に検討されていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.17610395079782
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This groundbreaking study explores the expanse of Large Language Models (LLMs), such as Generative Pre-Trained Transformer (GPT) and Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) across varied domains ranging from technology, finance, healthcare to education. Despite their established prowess in Natural Language Processing (NLP), these LLMs have not been systematically examined for their impact on domains such as fitness, and holistic well-being, urban planning, climate modelling as well as disaster management. This review paper, in addition to furnishing a comprehensive analysis of the vast expanse and extent of LLMs' utility in diverse domains, recognizes the research gaps and realms where the potential of LLMs is yet to be harnessed. This study uncovers innovative ways in which LLMs can leave a mark in the fields like fitness and wellbeing, urban planning, climate modelling and disaster response which could inspire future researches and applications in the said avenues.
• Abstract（参考訳）: この画期的な研究は、GPT(Generative Pre-Trained Transformer)やBERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)といった大規模言語モデル(LLMs)の拡大を、技術、金融、医療、教育など、さまざまな分野にわたって探求している。 自然言語処理(nlp)の確立した実績にもかかわらず、これらのllmは、フィットネス、総合的幸福、都市計画、気候モデリング、災害管理などの領域への影響について体系的には調査されていない。 本報告では, 多様な領域におけるLLMの広大かつ広大な利用範囲の包括的分析を行うとともに, LLMの可能性をまだ活用していない研究のギャップと領域を認識する。 この研究は、llmがフィットネスやウェルビーイング、都市計画、気候モデリング、災害対応といった分野において、その分野における将来の研究や応用を刺激する、革新的な方法を明らかにするものだ。

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