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Large language models(LLMs)are neural networks with billions of parameters that are trained on vast amounts of unlabelled text using self-supervised learning. They are general purpose models that excel at a wide range of tasks and have shifted the focus of natural language processing research away from specialized supervised models for specific tasks. LLMs capture much of the syntax and semantics of human language and demonstrate considerable general knowledge about the world. However, they can produce confident responses that are not justified by their training data, known as"hallucinations". LLMs have emergent abilities that were not present in simpler models and were not explicitly designed into the model. They are computationally expensive to train and fine-tune, but their capabilities increase smoothly in a power law relationship with the number of parameters, quantity of training data, and computation used for training. LLMs can be harnessed for specific natural language processing tasks via fine-tuning or prompting techniques. Prompting involves formulating the problem to be solved via a text prompt, which the model must solve by providing a completion(via inference), and can achieve competitive results on NLP tasks. Instruction tuning is a form of fine-tuning designed to facilitate more natural and accurate zero-shot prompting interactions.
大規模言語モデル(LLM)は、自己教師あり学習を使用して大量のラベルなしテキストでトレーニングされる数十億のパラメーターを備えたニューラル・ネットワークです。これらは幅広いタスクに優れた汎用モデルであり、自然言語処理研究の焦点を特定のタスクに特化した教師ありモデルから移しました。LLMは人間の言語の構文と意味論の多くを捉えており、世界に関するかなりの一般知識を実証します。ただし、「幻覚」として知られる、トレーニング データでは正当化されない自信に満ちた応答を生成する場合があります。LLMには、より単純なモデルには存在せず、モデルに明示的に設計されていなかった新しい機能があります。これらのトレーニングと微調整には計算コストがかかりますが、その機能は、パラメーターの数、トレーニング データの量、トレーニングに使用される計算量とのべき乗則の関係でスムーズに増加します。LLMは、微調整またはプロンプト手法を介して、特定の自然言語処理タスクに利用できます。プロンプトには、テキスト プロンプトを介して解決すべき問題を定式化することが含まれます。モデルは、(推論を介して)補完を提供することで問題を解決する必要があり、NLP タスクで競争力のある結果を達成できます。命令チューニングは、より自然で正確なゼロショット プロンプト インタラクションを促進するように設計された微調整の一種です。