論文の概要: Blockchain Meets LLMs: A Living Survey on Bidirectional Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16809v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 14:54:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:36:17.589839
• Title: Blockchain Meets LLMs: A Living Survey on Bidirectional Integration
• Title（参考訳）: BlockchainがLLMsと出会い、双方向統合に関するリビングサーベイ
• Authors: Jianghao Gong, Peiqi Yan, Yue Zhang, Hongli An, Logan Liu,
• Abstract要約: 2つの技術の利点と開発上の制約を評価し、それらの組み合わせの可能性と開発の可能性について検討する。 本稿では,ブロックチェーンへの大規模言語モデルの応用を主に検討し,主要な開発方向を6つ同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.52497147463548
• License:
• Abstract: In the domain of large language models, considerable advancements have been attained in multimodal large language models and explainability research, propelled by the continuous technological progress and innovation. Nonetheless, security and privacy concerns continue to pose as prominent challenges in this field. The emergence of blockchain technology, marked by its decentralized nature, tamper-proof attributes, distributed storage functionality, and traceability, has provided novel approaches for resolving these issues. Both of these technologies independently hold vast potential for development; yet, their combination uncovers substantial cross-disciplinary opportunities and growth prospects. The current research tendencies are increasingly concentrating on the integration of blockchain with large language models, with the aim of compensating for their respective limitations through this fusion and promoting further technological evolution. In this study, we evaluate the advantages and developmental constraints of the two technologies, and explore the possibility and development potential of their combination. This paper primarily investigates the technical convergence in two directions: Firstly, the application of large language models to blockchain, where we identify six major development directions and explore solutions to the shortcomings of blockchain technology and their application scenarios; Secondly, the application of blockchain technology to large language models, leveraging the characteristics of blockchain to remedy the deficiencies of large language models and exploring its application potential in multiple fields.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの分野では、継続的な技術進歩と革新によって推進される多モーダルな大規模言語モデルと説明可能性の研究において、かなりの進歩が達成されている。 それでも、この分野ではセキュリティとプライバシーの懸念が大きな課題となっている。 ブロックチェーン技術の出現は、分散化された性質、タンパー保護属性、分散ストレージ機能、トレーサビリティが特徴であり、これらの問題を解決するための新しいアプローチを提供してきた。 これら2つの技術は独立して開発の可能性を持つが、それらの組み合わせによって学際的な機会と成長の見通しが明らかになる。 現在の研究傾向は、ブロックチェーンを大規模な言語モデルに統合することに集中し、この融合を通じてそれぞれの制限を補償し、さらなる技術的進化を促進することを目的としている。 本研究では,2つの技術の利点と開発上の制約を評価し,それらの組み合わせの可能性と開発の可能性について検討する。 第一に、大規模言語モデルのブロックチェーンへの適用は、6つの主要な開発方向を特定し、ブロックチェーン技術とそのアプリケーションシナリオの欠点に対する解決策を探求する。第二に、ブロックチェーン技術の大規模言語モデルへの適用、ブロックチェーンの特徴を活用して、大規模言語モデルの欠陥を軽減し、複数の分野におけるそのアプリケーションの可能性を探る。

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