A Survey of GPT-3 Family Large Language Models Including ChatGPT and GPT-4

📄 arXiv: 2310.12321v1 📥 PDF

作者: Katikapalli Subramanyam Kalyan

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-04

备注: Preprint under review, 58 pages

💡 一句话要点

综述GPT-3家族大语言模型的研究进展与未来方向

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 GPT-3 ChatGPT GPT-4 自然语言处理 预训练模型 数据增强

📋 核心要点

  1. 现有方法在自然语言处理任务中缺乏针对特定任务的训练，导致性能受限。
  2. 论文通过综述GPT-3家族模型的基础概念和应用，提供了全面的研究进展总结。
  3. 研究表明，GPT-3家族模型在多种下游任务中表现优异，具有良好的数据标注和增强能力。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）是一类通过扩大模型规模、预训练语料和计算能力获得的预训练语言模型。由于其庞大的规模和在大量文本数据上的预训练，LLMs在许多自然语言处理任务中展现出特殊能力，能够在没有特定任务训练的情况下取得显著表现。LLMs的时代始于OpenAI的GPT-3模型，随着ChatGPT和GPT-4等模型的推出，其受欢迎程度呈指数级增长。本文综述了GPT-3及其后续模型（包括ChatGPT和GPT-4）的研究进展，涵盖了基础概念、性能评估、数据标注与增强能力、鲁棒性等多个维度，并提出了未来研究的方向。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决对GPT-3家族大语言模型（GLLMs）研究的全面总结与指导，现有文献缺乏系统性综述，导致研究者难以把握最新进展。

核心思路：通过对GLLMs的基础概念、性能评估及应用场景进行系统梳理，帮助研究者理解其在自然语言处理中的优势与局限性。

技术框架：文章首先介绍了变换器、迁移学习、自监督学习等基础概念，然后概述GLLMs的性能，最后讨论数据标注、增强能力及未来研究方向。

关键创新：本文的创新在于提供了一个全面的GLLMs研究综述，涵盖了多种任务和领域的表现，填补了现有文献的空白。

关键设计：文章详细讨论了GLLMs在不同语言和领域的应用效果，强调了其在数据标注和增强方面的能力，提出了未来研究的多条方向。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

研究表明，GPT-3家族模型在多种自然语言处理任务中表现优异，尤其是在无任务特定训练的情况下，能够实现显著的性能提升，具体数据尚未披露。

🎯 应用场景

该研究为学术界和工业界提供了关于GPT-3家族大语言模型的最新研究进展，具有重要的参考价值。其潜在应用包括自然语言处理、智能客服、内容生成等领域，未来可能推动相关技术的进一步发展与应用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are a special class of pretrained language models obtained by scaling model size, pretraining corpus and computation. LLMs, because of their large size and pretraining on large volumes of text data, exhibit special abilities which allow them to achieve remarkable performances without any task-specific training in many of the natural language processing tasks. The era of LLMs started with OpenAI GPT-3 model, and the popularity of LLMs is increasing exponentially after the introduction of models like ChatGPT and GPT4. We refer to GPT-3 and its successor OpenAI models, including ChatGPT and GPT4, as GPT-3 family large language models (GLLMs). With the ever-rising popularity of GLLMs, especially in the research community, there is a strong need for a comprehensive survey which summarizes the recent research progress in multiple dimensions and can guide the research community with insightful future research directions. We start the survey paper with foundation concepts like transformers, transfer learning, self-supervised learning, pretrained language models and large language models. We then present a brief overview of GLLMs and discuss the performances of GLLMs in various downstream tasks, specific domains and multiple languages. We also discuss the data labelling and data augmentation abilities of GLLMs, the robustness of GLLMs, the effectiveness of GLLMs as evaluators, and finally, conclude with multiple insightful future research directions. To summarize, this comprehensive survey paper will serve as a good resource for both academic and industry people to stay updated with the latest research related to GPT-3 family large language models.