本論文は、特にGPTシリーズに焦点を当て、大規模言語モデル(LLM)の多様な応用について調査している。
まず、Transformerアーキテクチャの構造と特徴を詳しく説明する。Transformerは自己注意メカニズムを用いており、当初は自然言語処理タスクに設計されたが、その汎用性により、コンピュータービジョン、画像合成、コード生成などの分野にも応用されている。
次に、LLMの画像キャプショニングや解釈への活用について述べる。CLIP modelなどは、画像の意味的内容を textual description に変換する手法を提案している。一方で、抽象的な画像や低品質の画像、多様な解釈が可能な画像などの課題も指摘されている。
さらに、LLMの市場価値と成長予測、そして自然言語処理、コンピュータービジョン、コーディングなど、多様な分野での応用事例を紹介する。LLMは単なる自然言語処理を超えて、画像生成、対話システム、数学モデリングなど、幅広い分野で活用されつつある。
最後に、LLMとナレッジグラフ、対話システム、数学モデリングなどの融合技術について詳しく説明する。これらの融合により、LLMの性能が一層向上し、より実用的な応用が期待できる。
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