Challenges and Applications of Large Language Models

本文是LLM系列文章,针对《Challenges and Applications of Large Language Models》的翻译。

大语言模型的挑战与应用

  • 摘要
  • 1 引言
  • 2 挑战
  • 3 应用
    • 3.1 聊天机器人
    • 3.2 计算生物学
    • 3.3 计算机程序
    • 3.4 创造性工作
    • 3.5 知识工作
    • 3.6 法律
    • 3.7 医学
    • 3.8 推理
    • 3.9 机器人和嵌入式代理
    • 3.10 社会科学和心理学
    • 3.11 合成数据生成
  • 4 相关工作
  • 5 结论

摘要

几年内,大型语言模型(LLM)在机器学习话语中从不存在变成了无处不在。由于该领域的快速发展,很难确定剩余的挑战和已经富有成果的应用领域。在本文中,我们的目标是建立一套系统的开放性问题和应用成功,以便ML研究人员能够更快地了解该领域的现状,并变得富有成效。

1 引言

2 挑战

3 应用

3.1 聊天机器人

3.2 计算生物学

3.3 计算机程序

3.4 创造性工作

3.5 知识工作

3.6 法律

3.7 医学

3.8 推理

3.9 机器人和嵌入式代理

3.10 社会科学和心理学

3.11 合成数据生成

4 相关工作

5 结论

在这项工作中,我们确定了大型语言模型的几个尚未解决的挑战,概述了它们的当前应用,并讨论了前者如何约束后者。通过强调现有方法的局限性,我们希望促进未来针对这些问题的研究。我们还希望,通过概述不同应用领域中使用的方法,我们可以促进领域之间的思想交流,并以进一步研究为目标。

你可能感兴趣的:(LLM,综述文章,语言模型,人工智能,自然语言处理)