論文の概要: Awes, Laws, and Flaws From Today's LLM Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15409v1
- Date: Tue, 27 Aug 2024 21:19:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-29 17:42:47.177447
- Title: Awes, Laws, and Flaws From Today's LLM Research
- Title(参考訳): LLM研究から学ぶ、法律と欠陥
- Authors: Adrian de Wynter,
- Abstract要約: 良質な研究と見なされる基準に基づいて2000以上の研究作品を評価した。
創発的行動の主張の減少や倫理的非難者の存在など、さまざまな傾向が見られる。
本論文は,本分野におけるより精査と厳密さの必要性を浮き彫りにするものである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We perform a critical examination of the scientific methodology behind contemporary large language model (LLM) research. For this we assess over 2,000 research works based on criteria typical of what is considered good research (e.g. presence of statistical tests and reproducibility) and cross-validate it with arguments that are at the centre of controversy (e.g., claims of emergent behaviour, the use of LLMs as evaluators). We find multiple trends, such as declines in claims of emergent behaviour and the presence of ethics disclaimers; and the rise of LLMs as evaluators. This paper underscores the need for more scrutiny and rigour by and from this field. Critical reading and familiarity with the literature are crucial to live up to the fundamentals of a responsible scientific method that is ethical, reproducible, systematic, and open to criticism.
- Abstract(参考訳): 我々は,現代大言語モデル(LLM)研究の背景にある科学的方法論を批判的に検討する。
本研究は,優れた研究(例えば,統計検査や再現可能性)の基準に基づいて2000を超える研究成果を評価し,議論の中心にある議論(例えば,創発的行動の主張,LLMを評価対象として用いるなど)で検証する。
創発的行動の主張の減少や倫理的否定者の存在,そして評価者としてのLLMの台頭など,さまざまな傾向を見出した。
本論文は,本分野におけるより精査と厳密さの必要性を浮き彫りにするものである。
批判的な読みと文学への親しみは、倫理的、再現可能、体系的、批判に開放された、責任ある科学的方法の基礎に生きるために不可欠である。
関連論文リスト
- Bias in Large Language Models: Origin, Evaluation, and Mitigation [4.606140332500086]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理に革命をもたらしたが、バイアスへの感受性は大きな課題となっている。
本総説では, LLMの発端から現在の緩和戦略まで, バイアスの背景を概観する。
偏りのあるLLMの倫理的および法的含意について論じ、医療や刑事司法のような現実の応用における潜在的な害を強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-16T23:54:53Z) - Persuasion with Large Language Models: a Survey [49.86930318312291]
大規模言語モデル (LLM) は説得力のあるコミュニケーションに新たな破壊的可能性を生み出している。
政治、マーケティング、公衆衛生、電子商取引、慈善事業などの分野では、LLMシステムズは既に人間レベルや超人的説得力を達成している。
LLMをベースとした説得の現在と将来の可能性は、倫理的・社会的リスクを著しく引き起こす可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-11T10:05:52Z) - A Comprehensive Survey of Bias in LLMs: Current Landscape and Future Directions [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、前例のないテキスト生成、翻訳、理解能力を提供することで、自然言語処理(NLP)の様々な応用に革命をもたらした。
彼らの広範な展開は、これらのモデルに埋め込まれたバイアスに関して、重大な懸念をもたらしました。
本稿では, LLMにおけるバイアスの包括的調査を行い, これらのバイアスに関するタイプ, ソース, 影響, 緩和戦略について, 広範なレビューを行うことを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-24T19:50:38Z) - AI Can Be Cognitively Biased: An Exploratory Study on Threshold Priming in LLM-Based Batch Relevance Assessment [37.985947029716016]
大規模言語モデル(LLM)は高度な理解能力を示しているが、トレーニングデータから人間のバイアスを継承する可能性がある。
関連判定におけるしきい値プライミング効果の影響について検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-24T12:23:15Z) - Can LLMs Generate Novel Research Ideas? A Large-Scale Human Study with 100+ NLP Researchers [90.26363107905344]
大型言語モデル(LLM)は、科学的な発見を加速する可能性についての楽観主義を喚起した。
LLMシステムは、新しい専門家レベルのアイデアを生み出すための第一歩を踏み出すことができるという評価はない。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-06T08:25:03Z) - Categorical Syllogisms Revisited: A Review of the Logical Reasoning Abilities of LLMs for Analyzing Categorical Syllogism [62.571419297164645]
本稿では,分類的シロジズムを解析するための大規模言語モデルの論理的推論能力に関する先行研究を体系的に概説する。
まず、純粋に論理的な観点から分類的シロジズムの可能なバリエーションについて検討する。
次に、既存のデータセットでテストされた基本的な設定(ムードとフィギュア)を調べます。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-26T21:17:20Z) - A Survey on Large Language Models for Critical Societal Domains: Finance, Healthcare, and Law [65.87885628115946]
大規模言語モデル(LLM)は、金融、医療、法律の展望に革命をもたらしている。
我々は、医療における診断・治療方法論の強化、財務分析の革新、法的解釈・コンプライアンス戦略の精査におけるLCMの役割を強調した。
これらの分野におけるLLMアプリケーションの倫理を批判的に検討し、既存の倫理的懸念と透明で公平で堅牢なAIシステムの必要性を指摘した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-02T22:43:02Z) - Post Turing: Mapping the landscape of LLM Evaluation [22.517544562890663]
本稿では,アラン・チューリングによる基礎的疑問からAI研究の現代まで,大規模言語モデル (LLM) 評価の歴史的軌跡を追究する。
これらのモデルのより広範な社会的意味を考慮し、統一的な評価システムの必要性を強調した。
この作業は、AIコミュニティがLLM評価の課題に協力して対処し、信頼性、公正性、社会的な利益を保証するために役立ちます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-03T17:24:50Z) - Collaborative Evaluation: Exploring the Synergy of Large Language Models
and Humans for Open-ended Generation Evaluation [71.76872586182981]
大規模言語モデル(LLM)は、人間の評価に代わるスケーラブルで費用対効果の高い代替品として登場した。
本稿では,タスク固有の基準のチェックリストとテキストの詳細な評価を含む協調評価パイプラインCoEvalを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-30T17:04:35Z) - A Survey on Evaluation of Large Language Models [87.60417393701331]
大規模言語モデル(LLM)は、学術と産業の両方で人気が高まっている。
本稿では,評価方法,評価方法,評価方法の3つの重要な側面に焦点をあてる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-06T16:28:35Z) - Understanding Social Reasoning in Language Models with Language Models [34.068368860882586]
本稿では,因果テンプレートを投入することにより,Large Language Models (LLM) による評価を生成する新しいフレームワークを提案する。
LLMのための新しいソーシャル推論ベンチマーク(BigToM)を作成し、25のコントロールと5000のモデル記述評価からなる。
ヒトの被験者は、これまでのクラウドソースによる評価よりもベンチマークの質を高く評価し、専門家による評価に匹敵することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-21T16:42:15Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。