論文の概要: Transformer to GPT-5: Advancements, Limitations, and Future Directions in Large Language Model Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.34281v1
• Date: Sun, 25 Oct 2026 13:25:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-27 22:27:13.572619
• Title: Transformer to GPT-5: Advancements, Limitations, and Future Directions in Large Language Model Design
• Title（参考訳）: GPT-5への変換:大規模言語モデル設計における進歩,限界,今後の方向性
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、その異常な能力によって人工知能(AI)に革命をもたらした。 この研究は、BERTのような初期のモデルから始まるLSMの詳細な分類を示す。 私たちは、LLMのトレーニングに使用されるデータセット、トレーニング中に使用される計算能力、ハードウェア仕様、アーキテクチャ、パラメータといったトピックを掘り下げました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.23895981099137534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have revolutionized Artificial Intelligence (AI) by their extraordinary capabilities, like contextual understanding, few-shot/zero-shot learning, code generation, ability to reason and problem-solving. Recent studies have shown immense work on LLMs. Yet, there is limited work on the thorough taxonomy of LLMs. This study would showcase a detailed classification of LLMs, starting with the earlier models like BERT and leading to LLMs like GPT, Gemini, Claude and Grok. We would delve into topics like datasets used to train LLMs, computational power used during training, their hardware specifications, architecture and parameters. Further, we would also look at the limitations, computational challenges and open problems as well. This study would primarily focus on the timeline of LLMs, signifying their growth over the period. Findings reveal a clear pattern: models that optimize the ratio between architectural complexity and data quality exhibit stronger reasoning stability and better alignment, without proportionally increasing the computational load. This desired balance between scaling and sustainability is the defining characteristic of the current generation of AI.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、文脈理解、少数ショット/ゼロショット学習、コード生成、推論能力、問題解決能力など、人工知能(AI)に革命をもたらした。 近年、LLMの研究が盛んに行われている。 しかし、LSMの徹底的な分類についての研究は限られている。 この研究は、BERTのような初期のモデルから始まり、GPT、Gemini、Claude、GrokといったLCMの詳細な分類を示す。 私たちは、LLMのトレーニングに使用されるデータセット、トレーニング中に使用される計算能力、ハードウェア仕様、アーキテクチャ、パラメータといったトピックを掘り下げました。 さらに、制限や計算上の課題、オープンな問題についても検討する予定です。 この研究は、主にLLMのタイムラインに焦点をあて、その期間に成長したことを示す。 アーキテクチャの複雑さとデータ品質の比率を最適化するモデルは、計算負荷を比例的に増加させることなく、推論の安定性とアライメントの向上を示す。 このスケーリングと持続可能性の間の望ましいバランスは、現在の世代のAIの定義特性である。

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