要約
タイトル：ChatGPT/GPT-4の研究の概要と大型言語モデルの未来に向けた展望
要約：
– GPTシリーズの最先端の大型言語モデル（LLM）であるChatGPTとGPT-4について総合的な調査を行った論文。
– 大規模先行学習、インストラクション微調整、人間からのフィードバックによる強化学習などの主要なイノベーションが、LLMの適応性と性能の向上に大きな役割を果たしている。
– arXivの194の関連論文を分析し、さまざまなアプリケーション領域にわたる動向分析、ワードクラウド表現、および分布分析を行った。
– 結果は、直接的な自然言語処理アプリケーションを中心にChatGPT/GPT-4の研究に対する興味の増大が見られる一方、教育や歴史、数学、医学、物理などの領域においても相当なポテンシャルがあることを示している。
– この研究はChatGPTの能力、潜在的な影響、倫理的懸念を提供し、この分野での将来の進展に向けた方向性を提供することを目的としている。
要約(オリジナル)
This paper presents a comprehensive survey of ChatGPT and GPT-4, state-of-the-art large language models (LLM) from the GPT series, and their prospective applications across diverse domains. Indeed, key innovations such as large-scale pre-training that captures knowledge across the entire world wide web, instruction fine-tuning and Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) have played significant roles in enhancing LLMs’ adaptability and performance. We performed an in-depth analysis of 194 relevant papers on arXiv, encompassing trend analysis, word cloud representation, and distribution analysis across various application domains. The findings reveal a significant and increasing interest in ChatGPT/GPT-4 research, predominantly centered on direct natural language processing applications, while also demonstrating considerable potential in areas ranging from education and history to mathematics, medicine, and physics. This study endeavors to furnish insights into ChatGPT’s capabilities, potential implications, ethical concerns, and offer direction for future advancements in this field.
arxiv情報
| 著者 | Yiheng Liu,Tianle Han,Siyuan Ma,Jiayue Zhang,Yuanyuan Yang,Jiaming Tian,Hao He,Antong Li,Mengshen He,Zhengliang Liu,Zihao Wu,Dajiang Zhu,Xiang Li,Ning Qiang,Dingang Shen,Tianming Liu,Bao Ge |
| 発行日 | 2023-04-04 15:01:06+00:00 |
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提供元, 利用サービス
arxiv.jp, OpenAI