How to Enable Effective Cooperation Between Humans and NLP Models: A Survey of Principles, Formalizations, and Beyond

要約

大規模言語モデル (LLM) の進歩により、インテリジェント モデルは単なるツールから、人間と協力するための独自の目標と戦略を持つ自律的なエージェントへと進化しました。
この進化により、NLP における新しいパラダイム、つまりヒューマン モデルと協調のパラダイムが誕生し、近年、数多くの NLP タスクにおいて目覚ましい進歩がもたらされました。
この論文では、人間モデルの協力を徹底的にレビューし、その原理、形式化、未解決の課題を探求する第一歩を踏み出します。
特に、既存のアプローチを要約するための統一された視点を提供する新しい分類法を導入します。
また、潜在的なフロンティア領域とそれに対応する課題についても説明します。
私たちは、私たちの研究をこの点でのさらなる画期的な研究への道を開く入り口であると考えています。

要約(オリジナル)

With the advancement of large language models (LLMs), intelligent models have evolved from mere tools to autonomous agents with their own goals and strategies for cooperating with humans. This evolution has birthed a novel paradigm in NLP, i.e., human-model cooperation, that has yielded remarkable progress in numerous NLP tasks in recent years. In this paper, we take the first step to present a thorough review of human-model cooperation, exploring its principles, formalizations, and open challenges. In particular, we introduce a new taxonomy that provides a unified perspective to summarize existing approaches. Also, we discuss potential frontier areas and their corresponding challenges. We regard our work as an entry point, paving the way for more breakthrough research in this regard.

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