論文の概要: A Survey on Large Language Models from Concept to Implementation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18969v2
• Date: Tue, 28 May 2024 02:34:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 00:59:19.203215
• Title: A Survey on Large Language Models from Concept to Implementation
• Title（参考訳）: 概念から実装までの大規模言語モデルに関する調査
• Authors: Chen Wang, Jin Zhao, Jiaqi Gong,
• Abstract要約: 近年のLarge Language Models (LLM) の進歩により、自然言語処理(NLP)アプリケーションの範囲が拡大している。 本稿では,これらのモデルの多面的応用について検討し,GPTシリーズに着目した。 この調査は、コーディングや問題解決といった従来のタスクに革命をもたらす人工知能(AI)駆動ツールの変革的な影響に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.219910716090213
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in Large Language Models (LLMs), particularly those built on Transformer architectures, have significantly broadened the scope of natural language processing (NLP) applications, transcending their initial use in chatbot technology. This paper investigates the multifaceted applications of these models, with an emphasis on the GPT series. This exploration focuses on the transformative impact of artificial intelligence (AI) driven tools in revolutionizing traditional tasks like coding and problem-solving, while also paving new paths in research and development across diverse industries. From code interpretation and image captioning to facilitating the construction of interactive systems and advancing computational domains, Transformer models exemplify a synergy of deep learning, data analysis, and neural network design. This survey provides an in-depth look at the latest research in Transformer models, highlighting their versatility and the potential they hold for transforming diverse application sectors, thereby offering readers a comprehensive understanding of the current and future landscape of Transformer-based LLMs in practical applications.
• Abstract（参考訳）: 近年のLarge Language Models(LLM)の進歩、特にTransformerアーキテクチャ上に構築されているものは、自然言語処理(NLP)アプリケーションの範囲を大きく拡大し、チャットボット技術での最初の使用を超越している。 本稿では,これらのモデルの多面的応用について検討し,GPTシリーズに着目した。 この調査は、コーディングや問題解決といった従来のタスクに革命をもたらす人工知能(AI)駆動ツールの変革的な影響に焦点を当てると同時に、さまざまな産業にまたがる研究と開発の新たな道を開いた。 コード解釈や画像キャプションからインタラクティブなシステムの構築や計算領域の進化まで、Transformerモデルはディープラーニング、データ分析、ニューラルネットワーク設計のシナジーを実証している。 この調査では、Transformerモデルの最新の研究を詳細に分析し、その汎用性と、多様なアプリケーションセクターを変革する可能性を強調した上で、TransformerベースのLCMの現在の状況と将来の展望を、実践的な応用において包括的に理解した読者に提供する。

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