要約
タイトル: ChatGPT / GPT-4研究の概要と大規模言語モデルの将来に向けた展望
要約:
– この論文では、GPTシリーズの最新の大規模言語モデル（LLM）であるChatGPTとGPT-4について、様々なドメインでの将来的な応用を含め、包括的な調査を行っている。
– 大規模な事前学習、命令Fine-tuning、そしてヒューマンフィードバックからの強化学習（RLHF）などの主要な革新は、LLMの適応性とパフォーマンスの向上に重要な役割を果たしている。
– arXivの194件の関連論文の分析を実施し、トレンド分析、ワードクラウド表現、およびさまざまな応用領域での分布分析を包括的に行っている。
– 調査の結果、直接の自然言語処理アプリケーションに焦点を合わせたChatGPT / GPT-4研究への注目が増大していることが示され、また教育、歴史、数学、医学、物理学などの領域においても、大きな潜在力があることが示された。
– この研究は、ChatGPTの能力、潜在的影響、倫理的懸念、そしてこの分野の将来的な進展に向けた方向性を提供するための洞察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 | 2023-04-08 14:42:40+00:00 |
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arxiv.jp, OpenAI