Decoding Large-Language Models: A Systematic Overview of Socio-Technical Impacts, Constraints, and Emerging Questions

📄 arXiv: 2409.16974v1 📥 PDF

作者: Zeyneb N. Kaya, Souvick Ghosh

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-09-25

备注: 28 pages, 5 figures, preprint submitted to journal

💡 一句话要点

系统性综述大型语言模型：社会技术影响、约束与新兴问题

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

关键词: 大型语言模型 自然语言处理 社会技术影响 伦理考量 文献综述 人工智能 负责任开发

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在快速发展的同时，也面临着负责任开发、伦理挑战和社会影响等问题，需要系统性的研究和分析。
  2. 本文通过系统性地调研文献，旨在识别LLM发展、影响和局限性的主要主题和方向，为未来的研究提供指导。
  3. 该研究全面概述了当前LLM的研究现状，并强调了具有积极社会影响的应用领域和伦理考量，为未来发展指明方向。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLM）的能力取得了快速进展，极大地革新了自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）领域，使其能够理解并与人类语言交互。因此，本文对文献进行了系统性调研，旨在识别LLM发展、影响和局限性的主要主题和方向。研究结果阐明了LLM研究的目的、方法、局限性和未来方向，包括负责任的开发考虑、算法改进、伦理挑战以及LLM开发的社会影响。总而言之，本文对当前LLM研究进行了严谨而全面的概述，并确定了未来发展的潜在方向。文章重点介绍了可能对社会产生积极影响的应用领域以及伦理考量。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型（LLM）虽然在自然语言处理领域取得了显著进展，但同时也带来了诸多问题。现有方法在负责任的开发、伦理挑战和社会影响等方面存在不足，缺乏系统性的分析和指导，导致LLM的应用可能带来潜在风险。

核心思路：本文的核心思路是通过对现有文献进行系统性的调研和分析，全面梳理LLM的发展现状、影响和局限性，从而为未来的研究提供指导，并促进LLM的负责任开发和应用。

技术框架：本文采用文献综述的方法，对大量关于LLM的研究论文、报告和相关资料进行收集、整理和分析。首先，确定LLM研究的主要主题和方向；然后，对每个主题下的研究进行深入分析，包括研究目的、方法、局限性和未来方向；最后，总结LLM研究的整体趋势，并提出未来的研究方向。

关键创新：本文的创新之处在于其系统性和全面性。它不仅涵盖了LLM的技术发展，还深入探讨了其社会技术影响、约束和新兴问题，为研究人员提供了一个全面的视角。此外，本文还强调了LLM的伦理考量和社会责任，促进了LLM的负责任开发和应用。

关键设计：本文的关键设计在于其文献选择和分析框架。作者精心挑选了具有代表性和影响力的文献，并采用结构化的方法对其进行分析，确保研究结果的可靠性和有效性。此外，作者还特别关注LLM的伦理和社会影响，并将其纳入研究框架中，从而使研究更具现实意义。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

本文通过系统性的文献综述，全面概述了LLM的研究现状、社会技术影响、约束和新兴问题。它不仅总结了LLM的技术发展，还深入探讨了其伦理和社会影响，为研究人员提供了一个全面的视角。该研究强调了LLM的负责任开发和应用，为未来的研究指明了方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于指导LLM的开发和部署，促进其在教育、医疗、金融等领域的应用，同时降低其潜在风险。通过关注伦理和社会影响，可以确保LLM的负责任使用，从而为社会带来更大的福祉。未来的研究可以进一步探索LLM在特定领域的应用，并开发相应的评估指标和监管机制。

📄 摘要（原文）

There have been rapid advancements in the capabilities of large language models (LLMs) in recent years, greatly revolutionizing the field of natural language processing (NLP) and artificial intelligence (AI) to understand and interact with human language. Therefore, in this work, we conduct a systematic investigation of the literature to identify the prominent themes and directions of LLM developments, impacts, and limitations. Our findings illustrate the aims, methodologies, limitations, and future directions of LLM research. It includes responsible development considerations, algorithmic improvements, ethical challenges, and societal implications of LLM development. Overall, this paper provides a rigorous and comprehensive overview of current research in LLM and identifies potential directions for future development. The article highlights the application areas that could have a positive impact on society along with the ethical considerations.