論文の概要: Large Language Model Supply Chain: A Research Agenda

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12736v2
• Date: Sat, 05 Oct 2024 09:07:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:41:17.363975
• Title: Large Language Model Supply Chain: A Research Agenda
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルサプライチェーンの研究動向
• Authors: Shenao Wang, Yanjie Zhao, Xinyi Hou, Haoyu Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理とマルチモーダルコンテンツ生成において前例のない能力を導入し、人工知能に革命をもたらした。 しかし、これらのモデルの複雑さと規模が増大し、インフラ、基礎モデル、下流アプリケーションに固有の課題をもたらす多面的なサプライチェーンが生まれました。 本稿では,ソフトウェア工学(SE)とセキュリティとプライバシ(S&P)の両レンズによる重要な課題と機会を特定するための構造化アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.1875389249043415
• License:
• Abstract: The rapid advancement of Large Language Models (LLMs) has revolutionized artificial intelligence, introducing unprecedented capabilities in natural language processing and multimodal content generation. However, the increasing complexity and scale of these models have given rise to a multifaceted supply chain that presents unique challenges across infrastructure, foundation models, and downstream applications. This paper provides a comprehensive research agenda of the LLM supply chain, offering a structured approach to identify critical challenges and opportunities through the dual lenses of Software Engineering (SE) and Security & Privacy (S&P). We begin by establishing a clear definition of the LLM supply chain, encompassing its components and dependencies. We then analyze each layer of the supply chain, presenting a vision for robust and secure LLM development, reviewing the current state of practices and technologies, and identifying key challenges and research opportunities. This work aims to bridge the existing research gap in systematically understanding the multifaceted issues within the LLM supply chain, offering valuable insights to guide future efforts in this rapidly evolving domain.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、自然言語処理やマルチモーダルコンテンツ生成における前例のない能力を導入し、人工知能に革命をもたらした。 しかし、これらのモデルの複雑さと規模が増大し、インフラ、基礎モデル、下流アプリケーションに固有の課題をもたらす多面的なサプライチェーンが生まれました。 本稿では,ソフトウェア工学(SE)とセキュリティとプライバシ(S&P)の二重レンズによる重要な課題と機会を特定するための構造的アプローチとして,LLMサプライチェーンの包括的な研究課題を提供する。 まず、LCMサプライチェーンを明確に定義し、そのコンポーネントと依存関係を包含することから始めます。 次に、サプライチェーンの各レイヤを分析し、ロバストでセキュアなLCM開発へのビジョンを示し、プラクティスや技術の現状をレビューし、重要な課題と研究機会を特定します。 この研究は、LLMサプライチェーン内の多面的問題を体系的に理解する上で、既存の研究ギャップを埋めることを目的としており、この急速に発展する領域における将来の取り組みをガイドするための貴重な洞察を提供する。

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