論文の概要: An Overview of Large Language Models for Statisticians

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17814v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 03:40:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:24:00.069068
• Title: An Overview of Large Language Models for Statisticians
• Title（参考訳）: 統計学者のための大規模言語モデルの概要
• Authors: Wenlong Ji, Weizhe Yuan, Emily Getzen, Kyunghyun Cho, Michael I. Jordan, Song Mei, Jason E Weston, Weijie J. Su, Jing Xu, Linjun Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は人工知能(AI)の変換ツールとして登場した。 本稿では, 統計学者がLLMの開発に重要な貢献できる可能性について考察する。 我々は不確実性定量化、解釈可能性、公正性、プライバシー、透かし、モデル適応といった問題に焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 109.38601458831545
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have emerged as transformative tools in artificial intelligence (AI), exhibiting remarkable capabilities across diverse tasks such as text generation, reasoning, and decision-making. While their success has primarily been driven by advances in computational power and deep learning architectures, emerging problems -- in areas such as uncertainty quantification, decision-making, causal inference, and distribution shift -- require a deeper engagement with the field of statistics. This paper explores potential areas where statisticians can make important contributions to the development of LLMs, particularly those that aim to engender trustworthiness and transparency for human users. Thus, we focus on issues such as uncertainty quantification, interpretability, fairness, privacy, watermarking and model adaptation. We also consider possible roles for LLMs in statistical analysis. By bridging AI and statistics, we aim to foster a deeper collaboration that advances both the theoretical foundations and practical applications of LLMs, ultimately shaping their role in addressing complex societal challenges.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、人工知能(AI)における変換ツールとして登場し、テキスト生成、推論、意思決定といった様々なタスクにまたがる顕著な能力を示す。 彼らの成功は、主に計算能力とディープラーニングアーキテクチャの進歩によって推進されているが、不確実性定量化、意思決定、因果推論、分散シフトといった分野における新しい問題は、統計学の分野とのより深い関わりを必要としている。 本稿では、統計学者がLLMの開発に重要な貢献をすることができる可能性、特に人間の信頼性と透明性を高めることを目的とした分野について考察する。 したがって、不確実性定量化、解釈可能性、公正性、プライバシー、透かし、モデル適応といった問題に焦点を当てる。 統計解析におけるLLMの役割についても検討する。 AIと統計をブリッジすることで、私たちはLLMの理論的基礎と実践的応用の両方を前進させ、最終的には複雑な社会的課題に対処する彼らの役割を形作る、より深いコラボレーションを促進することを目指しています。

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