Harnessing the Power of LLMs in Practice: A Survey on ChatGPT and Beyond

• https://arxiv.org/abs/2304.13712
• https://arxiv.org/pdf/2304.13712

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序論

この論文は、大規模言語モデル（LLM）を実践的に活用するための包括的なガイドです。研究者やエンドユーザーが、LLMを効果的かつ効率的に利用するための実践的な知識と洞察を提供します。

LLMの紹介

最新のGPTスタイルやBERTスタイルのLLMについて簡単に紹介し、それぞれのモデルがどのような訓練戦略、アーキテクチャ、使用ケースを持つかを説明します。

データの重要性

LLMの性能に影響を与えるデータの役割について詳しく説明します。前処理データ、訓練データ、テストデータの重要性を強調し、それぞれのステージでのデータの影響を分析します。

NLPタスクの実践ガイド

具体的なNLPタスクに対するLLMの使用ケースと非使用ケースについて詳しく説明します。テキスト分類、名前付きエンティティ認識（NER）、質問応答など、各タスクにおけるLLMの適用可能性を評価します。

結論

LLMの利用に関する実践的な洞察とベストプラクティスを提供し、研究者や実務者が自分のNLPタスクでLLMの力を最大限に活用できるよう支援します。