論文の概要: Recent Advances in Generative AI and Large Language Models: Current Status, Challenges, and Perspectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14962v2
• Date: Tue, 23 Jul 2024 18:07:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 18:02:43.560776
• Title: Recent Advances in Generative AI and Large Language Models: Current Status, Challenges, and Perspectives
• Title（参考訳）: 生成型AIと大規模言語モデルの最近の進歩:現状,課題,展望
• Authors: Desta Haileselassie Hagos, Rick Battle, Danda B. Rawat,
• Abstract要約: 生成人工知能(AI)と大規模言語モデル(LLM)の出現は、自然言語処理(NLP)の新しい時代を象徴している。 本稿では,これらの最先端技術の現状を概観し,その顕著な進歩と広範囲な応用を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.16399860867284
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The emergence of Generative Artificial Intelligence (AI) and Large Language Models (LLMs) has marked a new era of Natural Language Processing (NLP), introducing unprecedented capabilities that are revolutionizing various domains. This paper explores the current state of these cutting-edge technologies, demonstrating their remarkable advancements and wide-ranging applications. Our paper contributes to providing a holistic perspective on the technical foundations, practical applications, and emerging challenges within the evolving landscape of Generative AI and LLMs. We believe that understanding the generative capabilities of AI systems and the specific context of LLMs is crucial for researchers, practitioners, and policymakers to collaboratively shape the responsible and ethical integration of these technologies into various domains. Furthermore, we identify and address main research gaps, providing valuable insights to guide future research endeavors within the AI research community.
• Abstract（参考訳）: 生成人工知能(AI)とLarge Language Models(LLMs)の出現は、さまざまなドメインに革命をもたらす前例のない機能を導入し、自然言語処理(NLP)の新しい時代を象徴している。 本稿では,これらの最先端技術の現状を概観し,その顕著な進歩と広範囲な応用を実証する。 本稿では,ジェネレーティブAIとLLMの進化途上における技術的基盤,実践的応用,新たな課題に関する総合的な視点の提供に寄与する。 我々は、AIシステムの生成能力とLLMの特定のコンテキストを理解することは、研究者、実践者、政策立案者にとって、これらの技術の責任と倫理的統合を様々な領域に協調的に形成することが不可欠であると考えている。 さらに、主要な研究ギャップを特定し、対処し、AI研究コミュニティにおける将来の研究成果をガイドするための貴重な洞察を提供する。

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