Decoding Large-Language Models: A Systematic Overview of Socio-Technical Impacts, Constraints, and Emerging Questions

要約

近年、大規模言語モデル (LLM) の機能が急速に進歩し、人間の言語を理解して対話するための自然言語処理 (NLP) と人工知能 (AI) の分野に大きな革命をもたらしました。
したがって、この研究では、LLM の開発、影響、制限の顕著なテーマと方向性を特定するために、文献の体系的な調査を実施します。
私たちの調査結果は、LLM 研究の目的、方法論、限界、および将来の方向性を示しています。
これには、責任ある開発に関する考慮事項、アルゴリズムの改善、倫理的課題、LLM 開発の社会的影響が含まれます。
全体として、この論文は LLM における現在の研究の厳密かつ包括的な概要を提供し、将来の開発の潜在的な方向性を特定します。
この記事では、倫理的考慮事項とともに、社会にプラスの影響を与える可能性のあるアプリケーション分野に焦点を当てています。

要約(オリジナル)

There have been rapid advancements in the capabilities of large language models (LLMs) in recent years, greatly revolutionizing the field of natural language processing (NLP) and artificial intelligence (AI) to understand and interact with human language. Therefore, in this work, we conduct a systematic investigation of the literature to identify the prominent themes and directions of LLM developments, impacts, and limitations. Our findings illustrate the aims, methodologies, limitations, and future directions of LLM research. It includes responsible development considerations, algorithmic improvements, ethical challenges, and societal implications of LLM development. Overall, this paper provides a rigorous and comprehensive overview of current research in LLM and identifies potential directions for future development. The article highlights the application areas that could have a positive impact on society along with the ethical considerations.

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