Challenges and Applications of Large Language Models
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本文属于LLM系列文章，基于《Challenges and Applications of Large Language Models》的翻译版本。
大语言模型的挑战与应用
摘要
1 引言
2 挑战
3 应用场景
3.1 聊天机器人系统
3.2 计算生物学领域
3.3 计算机程序设计
3.4 创造性工作支持
3.5 知识工作流程
3.6 法律框架
3.7 医学研究
3.8 推理系统
3.9 机器人与嵌入式代理技术
3.10 社会科学与心理学研究
3.11 合成数据生成方法
- 4 相关工作
- 5 结论
摘要
在机器学习领域，大型语言模型（LLM）从过去几乎不存在到现在无处不在。鉴于这一领域的发展速度之快，确定剩余的挑战以及已经取得显著成果的应用领域仍然充满挑战。本文旨在系统地分析当前机器学习（ML）领域的开放性问题和应用成果，帮助研究人员更迅速地把握领域动态，并提升其研究效率。
1 引言
2 挑战
3 应用
3.1 聊天机器人
3.2 计算生物学
3.3 计算机程序
3.4 创造性工作
3.5 知识工作
3.6 法律
3.7 医学
3.8 推理
3.9 机器人和嵌入式代理
3.10 社会科学和心理学
3.11 合成数据生成
4 相关工作
5 结论
在本研究中，我们识别了大型语言模型尚未解决的关键挑战，并对它们的现有应用进行了介绍。我们探讨了前者如何对后者施加限制。鉴于现有方法的局限性，我们旨在促进未来针对这些问题的深入研究。我们还希望，通过介绍不同领域中所采用的方法，能够促进跨领域思想的交流，并以进一步研究为目标。
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