先月発表された論文「Large Language Models: A Survey」を最近読みました。https://arxiv.org/abs/2402.06196
この記事は、2022年11月にChatGPTが登場して以来、多数の自然言語処理タスクで大型言語モデル（LLMs）が示した驚異的な性能について議論し、これらのモデルが私たちが技術とどのように対話するかをどのように変えているかを探ります。
記事概要
GPT、LLaMA、PaLMなどの3大主要シリーズを含むいくつかの最も目立つ大型言語モデルを振り返り、それらの特徴、貢献および制限について議論します。 大型言語モデルの構築と強化に関する技術的手法を概説し、訓練、微調整および評価のために準備された人気のあるデータセットを調査し、広く使用されている評価指標をレビューし、一連の代表的なベンチマークテストにおけるいくつかの人気のあるモデルのパフォーマンスを比較します。 将来の研究方向と直面している課題について議論することで、読者に対して大型言語モデル研究分野の発展のためのロードマップを描きます。
原文をご覧になることをお勧めしますが、私はその中の様々な表を抽出し、視覚化することで理解を助けます。
1. LLM の分類
パラメータサイズによる分類 カテゴリによる分類 オープン性による分類 ネイティブ度
2. LLM 総覧図
異なるシリーズのLLMについて簡潔に紹介し、その分類、パラメータサイズ、および訓練データセットを示します。 OpenAI、Meta、Googleの三社の状況
3. LLM の能力図
LLMがさまざまな自然言語処理タスクで示す驚異的な性能について探討します。例えば、理解、多言語、知識、コード、推論、対話などです。
4. Scaling Law
モデルのパラメータが増えるにつれて、文脈情報を理解し活用する能力も向上します。
5. LLM のマイルストーンイベント
原始的なTransformerから始まり、この概念はまるで爽やかな春風のように、自然言語処理の景色を完全に変えました。それは単なるモデルではなく、新たな考え方であり、その後の発展の基盤を築きました。BERTの出現により、機械が言語を理解する能力が新しいレベルに達しました。それは文脈の深い意味を理解することによって、モデルの理解力を大幅に向上させました。GPT-1は別のマイルストーンであり、生成型事前学習モデルの先駆けとなり、後のGPTシリーズの基礎を築きました。
時間が経つにつれ、私たちはさらに多くの革新を目撃しました。それぞれのステップが大型言語モデルの境界を拡張していきました。この過程で、いくつかのモデルは単なる技術的突破を超えて、問題解決方法への新たな探求を代表しました。そして他のモデルは方法論の革新に焦点を当てており、巨大なパラメータ規模を持たなくても、言語モデルの発展において無視できない役割を果たしました。
6. Transformer の仕組み
Transformerモデルの基本原理を紹介し、LLMを理解するための基礎としています。
7. DPO の仕組み
DPO（Direct Preference Optimization）の仕組みと、それがLLMでの応用について説明します。以前これについて共有しました：
8. LoRA（Low-Rank Adaptation）再パラメータ化の技術詳細
LoRA技術について深く探り、それがどのようにLLMのパラメータ化プロセスを最適化するかについて議論します。
9. LLM の構築プロセス
データ収集、モデル設計、訓練などを含む大型言語モデルの基本的な構築手順を説明します。
10. LLM の使用と強化
RAGモデルの使用方法と利点 知識グラフ（KG）とLLMを組み合わせた適用シーンと手法 HuggingGPTなどのツールやプラットフォームを使用してLLMの能力を強化する方法 エージェント対話情報検索の技術詳細 データセットがLLMにおける応用と重要性