論文の概要: Do Large Language Models (Really) Need Statistical Foundations?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19145v2
• Date: Mon, 02 Jun 2025 22:12:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 16:31:03.628359
• Title: Do Large Language Models (Really) Need Statistical Foundations?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは(本当に)統計的基盤を必要とするか?
• Authors: Weijie Su,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、構造化されていないデータを処理するための新しいパラダイムである。 本稿では, LLM の開発と応用が, 統計学的な貢献から真に恩恵を受けるかどうかを論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7741566627076264
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) represent a new paradigm for processing unstructured data, with applications across an unprecedented range of domains. In this paper, we address, through two arguments, whether the development and application of LLMs would genuinely benefit from foundational contributions from the statistics discipline. First, we argue affirmatively, beginning with the observation that LLMs are inherently statistical models due to their profound data dependency and stochastic generation processes, where statistical insights are naturally essential for handling variability and uncertainty. Second, we argue that the persistent black-box nature of LLMs -- stemming from their immense scale, architectural complexity, and development practices often prioritizing empirical performance over theoretical interpretability -- renders closed-form or purely mechanistic analyses generally intractable, thereby necessitating statistical approaches due to their flexibility and often demonstrated effectiveness. To substantiate these arguments, the paper outlines several research areas -- including alignment, watermarking, uncertainty quantification, evaluation, and data mixture optimization -- where statistical methodologies are critically needed and are already beginning to make valuable contributions. We conclude with a discussion suggesting that statistical research concerning LLMs will likely form a diverse ``mosaic'' of specialized topics rather than deriving from a single unifying theory, and highlighting the importance of timely engagement by our statistics community in LLM research.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、非構造化データを処理するための新しいパラダイムであり、前例のない領域にまたがるアプリケーションである。 本稿では, LLM の開発と適用が, 統計学の基盤的貢献から真に恩恵を受けるかどうかという2つの議論を通して論じる。 まず, LLM はデータ依存性や確率的生成過程が深く, 変動性や不確実性を扱う上では, 統計的洞察が自然に不可欠であるため, 本質的に統計モデルであることから, 肯定的に議論する。 第二に、LLMの永続的なブラックボックスの性質は、その膨大なスケール、アーキテクチャの複雑さ、開発プラクティスが理論的解釈可能性よりも経験的パフォーマンスを優先していることから生まれたものであり、閉じた形式や純粋に機械的分析を一般的に難解なものにし、その結果、その柔軟性のために統計的アプローチを必要とし、しばしば有効性を示す。 これらの議論を裏付けるために、この論文は、アライメント、透かし、不確実性定量化、評価、データ混合最適化など、いくつかの研究領域を概説する。 我々は,LSMに関する統計研究が単一統一理論から派生するよりも,多種多様な「モザイク」を形成する可能性が示唆され,LSM研究における統計コミュニティによるタイムリーエンゲージメントの重要性を強調した。

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