論文の概要: Analyzing 16,193 LLM Papers for Fun and Profits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08619v3
• Date: Tue, 15 Apr 2025 14:06:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 22:09:12.045208
• Title: Analyzing 16,193 LLM Papers for Fun and Profits
• Title（参考訳）: 16,193 LLM紙の楽しさと利益に関する分析
• Authors: Zhiqiu Xia, Lang Zhu, Bingzhe Li, Feng Chen, Qiannan Li, Chunhua Liao, Feiyi Wang, Hang Liu,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、コンピュータサイエンス研究のランドスケープを再構築している。 本研究は,過去6年間の77の上位コンピュータサイエンス会議におけるLSM関連論文の出版動向を包括的に分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.295399100138773
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are reshaping the landscape of computer science research, driving significant shifts in research priorities across diverse conferences and fields. This study provides a comprehensive analysis of the publication trend of LLM-related papers in 77 top-tier computer science conferences over the past six years (2019-2024). We approach this analysis from four distinct perspectives: (1) We investigate how LLM research is driving topic shifts within major conferences. (2) We adopt a topic modeling approach to identify various areas of LLM-related topic growth and reveal the topics of concern at different conferences. (3) We explore distinct contribution patterns of academic and industrial institutions. (4) We study the influence of national origins on LLM development trajectories. Synthesizing the findings from these diverse analytical angles, we derive ten key insights that illuminate the dynamics and evolution of the LLM research ecosystem.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はコンピュータサイエンス研究の展望を変え、様々な会議や分野の研究の優先順位を大きく変えつつある。 本研究は,過去6年間(2019-2024年)の77の上位コンピュータサイエンス会議におけるLCM関連論文の出版動向を包括的に分析した。 我々は,この分析を4つの異なる視点からアプローチする:(1)LLM研究が主要なカンファレンスにおけるトピックシフトをいかに推進しているかを考察する。 2) LLM関連トピック成長の様々な領域を特定するためのトピックモデリングアプローチを採用し, 異なるカンファレンスにおける関心事のトピックを明らかにする。 (3)学術・工業機関の貢献パターンについて考察する。 (4) LLM開発の軌跡に起源が与える影響について検討する。 これらの知見を多種多様な分析角度から合成し、LLM研究エコシステムのダイナミクスと進化を照明する10つの重要な洞察を導き出した。

関連論文リスト

• Game Theory Meets Large Language Models: A Systematic Survey [18.07120579043073]
  大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、これらの2つの分野の交差を探索する広範な研究を引き起こしている。 本稿では,これらの分野の交点を包括的に調査し,三つの視点から双方向の関係を探求する。 この調査は、新たなAI能力で理論的な厳格さをブリッジすることで、学際的なコラボレーションを促進し、この進化する研究領域の進歩を促進することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-13T08:08:27Z)
• LLM4SR: A Survey on Large Language Models for Scientific Research [15.533076347375207]
  大きな言語モデル(LLM)は、研究サイクルの様々な段階にわたって前例のないサポートを提供する。 本稿では,LLMが科学的研究プロセスにどのように革命をもたらすのかを探求する,最初の体系的な調査について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-08T06:44:02Z)
• Transforming Scholarly Landscapes: Influence of Large Language Models on Academic Fields beyond Computer Science [77.31665252336157]
  大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理 (NLP) において転換期を迎えた。 本研究は,NLP以外の分野におけるLLMの影響と利用について実験的に検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-29T01:32:35Z)
• Classical Machine Learning: Seventy Years of Algorithmic Learning Evolution [1.121816400852218]
  機械学習(ML)は多くの分野を変えてきたが、その基礎研究を理解することは、その継続的な進歩に不可欠である。 本稿では,古典的MLアルゴリズムの概要を概説し,12年間にわたる最先端の出版物について考察する。 我々は、著名なMLカンファレンスやジャーナルから引用された論文のデータセットを分析し、引用とキーワード分析を用いて批判的な洞察を明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-03T11:07:10Z)
• Retrieval-Enhanced Machine Learning: Synthesis and Opportunities [60.34182805429511]
  検索エンハンスメントは機械学習(ML)の幅広い範囲に拡張できる この研究は、MLの様々な領域の文献を、現在の文献から欠落している一貫した表記で合成することで、このパラダイムの正式なフレームワークであるRetrieval-Enhanced Machine Learning (REML)を導入する。 本研究の目的は、様々な分野の研究者に対して、検索強化モデルの包括的、正式に構造化された枠組みを付与し、学際的な将来の研究を促進することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T20:01:21Z)
• Self-assessment, Exhibition, and Recognition: a Review of Personality in Large Language Models [29.086329448754412]
  本稿では,現在の研究を,自己評価,展示,認識という3つの研究課題に分類して総合的なレビューを行う。 本稿は,大規模言語モデルにおける人格に関する最新の文献を包括的に調査した初めての論文である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-25T15:08:44Z)
• A Comprehensive Survey of Scientific Large Language Models and Their Applications in Scientific Discovery [68.48094108571432]
  大規模言語モデル(LLM)は、テキストやその他のデータ処理方法に革命をもたらした。 我々は,科学LLM間のクロスフィールドおよびクロスモーダル接続を明らかにすることで,研究ランドスケープのより総合的なビューを提供することを目指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-16T08:03:24Z)
• LLM Inference Unveiled: Survey and Roofline Model Insights [62.92811060490876]
  大規模言語モデル(LLM)推論は急速に進化しており、機会と課題のユニークなブレンドを提示している。 本調査は, 研究状況を要約するだけでなく, 屋上モデルに基づく枠組みを導入することによって, 従来の文献レビューから際立っている。 このフレームワークは、ハードウェアデバイスにLSMをデプロイする際のボトルネックを特定し、実用上の問題を明確に理解する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T07:33:05Z)
• A Comprehensive Overview of Large Language Models [68.22178313875618]
  大規模言語モデル(LLM)は、最近自然言語処理タスクにおいて顕著な機能を示した。 本稿では, LLM関連概念の幅広い範囲について, 既存の文献について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-12T20:01:52Z)
• A Diachronic Analysis of Paradigm Shifts in NLP Research: When, How, and Why? [84.46288849132634]
  本稿では、因果発見と推論技術を用いて、科学分野における研究トピックの進化を分析するための体系的な枠組みを提案する。 我々は3つの変数を定義し、NLPにおける研究トピックの進化の多様な側面を包含する。 我々は因果探索アルゴリズムを用いてこれらの変数間の因果関係を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T11:08:00Z)
• A Bibliometric Review of Large Language Models Research from 2017 to 2023 [1.4190701053683017]
  LLM(Large Language Model)は、自然言語処理(NLP)タスクにおいて優れた性能を示す言語モデルである。 本稿は,LLM研究の現在の姿を知るための研究者,実践者,政策立案者のロードマップとして機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-03T21:46:41Z)

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。