Fundamentals of Generative Large Language Models and Perspectives in Cyber-Defense

要約

生成言語モデルは、2022 年後半から 2023 年前半にかけて大きな注目を集めました。特に、AI とのやり取りに対するユーザーの期待に一貫して対応できるように改良されたモデル (会話型モデル) が導入されました。
おそらく世間の注目の的となったのは、GPT3 モデルの改良であり、ChatGPT とそれに続く Microsoft Bing の一部としての検索を含む補助機能との統合です。
それらの開発に投資された大規模な事前研究にもかかわらず、それらのパフォーマンスとさまざまな日常業務への適用性は不明確でニッチなままでした.
しかし、技術的な専門知識を必要とせずに、会話による微調整によって大部分が可能になった幅広い利用により、現実世界の環境での真の能力の範囲が明らかになりました。
これにより、潜在的なアプリケーションに対する世間の興奮と、その機能と悪意のある使用の可能性に対する懸念の両方が高まっています。
このレビューの目的は、生成言語モデルの歴史、最新技術、および生成言語モデルの原理、能力、制限、および将来の展望の意味について、特にサイバー防御の文脈において、焦点を当てて簡単に概説することです。
スイスの運用環境について。

要約(オリジナル)

Generative Language Models gained significant attention in late 2022 / early 2023, notably with the introduction of models refined to act consistently with users’ expectations of interactions with AI (conversational models). Arguably the focal point of public attention has been such a refinement of the GPT3 model — the ChatGPT and its subsequent integration with auxiliary capabilities, including search as part of Microsoft Bing. Despite extensive prior research invested in their development, their performance and applicability to a range of daily tasks remained unclear and niche. However, their wider utilization without a requirement for technical expertise, made in large part possible through conversational fine-tuning, revealed the extent of their true capabilities in a real-world environment. This has garnered both public excitement for their potential applications and concerns about their capabilities and potential malicious uses. This review aims to provide a brief overview of the history, state of the art, and implications of Generative Language Models in terms of their principles, abilities, limitations, and future prospects — especially in the context of cyber-defense, with a focus on the Swiss operational environment.

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