論文の概要: Survey of different Large Language Model Architectures: Trends, Benchmarks, and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03220v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 11:14:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:07:28.390449
• Title: Survey of different Large Language Model Architectures: Trends, Benchmarks, and Challenges
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルアーキテクチャに関する調査:トレンド、ベンチマーク、課題
• Authors: Minghao Shao, Abdul Basit, Ramesh Karri, Muhammad Shafique,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLMs)は、自然言語の理解に精通したディープラーニングモデルのクラスである。 これらのモデルの先進的なサブセットであるMultimodal Large Language Models (MLLM)は、複数のデータモダリティを処理および解釈するためにLLM機能を拡張している。 本調査は,LLMの最近の進歩を概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.850548556536538
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) represent a class of deep learning models adept at understanding natural language and generating coherent responses to various prompts or queries. These models far exceed the complexity of conventional neural networks, often encompassing dozens of neural network layers and containing billions to trillions of parameters. They are typically trained on vast datasets, utilizing architectures based on transformer blocks. Present-day LLMs are multi-functional, capable of performing a range of tasks from text generation and language translation to question answering, as well as code generation and analysis. An advanced subset of these models, known as Multimodal Large Language Models (MLLMs), extends LLM capabilities to process and interpret multiple data modalities, including images, audio, and video. This enhancement empowers MLLMs with capabilities like video editing, image comprehension, and captioning for visual content. This survey provides a comprehensive overview of the recent advancements in LLMs. We begin by tracing the evolution of LLMs and subsequently delve into the advent and nuances of MLLMs. We analyze emerging state-of-the-art MLLMs, exploring their technical features, strengths, and limitations. Additionally, we present a comparative analysis of these models and discuss their challenges, potential limitations, and prospects for future development.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語を理解し、様々なプロンプトやクエリに対する一貫性のある応答を生成することができる、ディープラーニングモデルのクラスである。 これらのモデルは従来のニューラルネットワークの複雑さをはるかに超え、しばしば数十のニューラルネットワーク層を含み、数十億から数兆のパラメータを含む。 それらは典型的には、トランスフォーマーブロックに基づいたアーキテクチャを利用して、広大なデータセットでトレーニングされる。 現在のLLMは多機能で、テキスト生成や言語翻訳から質問応答、コード生成や分析まで幅広いタスクを実行できる。 MLLM(Multimodal Large Language Models)として知られるこれらのモデルの高度なサブセットは、画像、オーディオ、ビデオを含む複数のデータモダリティを処理および解釈するためにLLM機能を拡張している。 この強化により、ビデオ編集、画像理解、ビジュアルコンテンツのキャプションといった機能を備えたMLLMが強化される。 本調査は,LLMの最近の進歩を概観する。 まずLLMの進化を辿り、その後MLLMの出現とニュアンスを掘り下げる。 我々は、最先端のMLLMを分析し、その技術的特徴、強み、限界を探求する。 さらに、これらのモデルの比較分析を行い、それらの課題、潜在的な限界、今後の発展の可能性について論じる。

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