[論文レビュー] A Complete Survey on LLM-based AI Chatbots
このサーベイは、データ/tools、ガバナンス、信頼性に焦点を当てつつ、LLMベースのチャットボットの進化、適用、課題、将来の方向性をセクター別に網羅的にレビューします。
The past few decades have witnessed an upsurge in data, forming the foundation for data-hungry, learning-based AI technology. Conversational agents, often referred to as AI chatbots, rely heavily on such data to train large language models (LLMs) and generate new content (knowledge) in response to user prompts. With the advent of OpenAI's ChatGPT, LLM-based chatbots have set new standards in the AI community. This paper presents a complete survey of the evolution and deployment of LLM-based chatbots in various sectors. We first summarize the development of foundational chatbots, followed by the evolution of LLMs, and then provide an overview of LLM-based chatbots currently in use and those in the development phase. Recognizing AI chatbots as tools for generating new knowledge, we explore their diverse applications across various industries. We then discuss the open challenges, considering how the data used to train the LLMs and the misuse of the generated knowledge can cause several issues. Finally, we explore the future outlook to augment their efficiency and reliability in numerous applications. By addressing key milestones and the present-day context of LLM-based chatbots, our survey invites readers to delve deeper into this realm, reflecting on how their next generation will reshape conversational AI.
研究の動機と目的
- プレLLM型チャットボットから現代のLLMベースのチャットボットへの歴史的な進化をたどる
- ChatGPTを超える現行および開発中のLLMベースのチャットボットを網羅し、分類する
- 教育、研究、医療、ソフトウェア工学、金融分野におけるLLMベースのチャットボットの適用を分析する
- データ、知識生成、展開に関連する技術的および倫理的課題を特定する
- 効率性、信頼性、責任ある利用を向上させる将来の方向性を議論する
提案手法
- 基礎的なチャットボットの史料とLLMアーキテクチャをレビュー・統合する
- 機能性とセクター別にLLMベースのチャットボットの分類体系を提示する
- トランスフォーマーアーキテクチャ、インコンテキスト学習、チェーン・オブ・思考 prompting などの技術概念を要約する
- データの透明性、偏見、プライバシー、誤情報を含む制限と乱用懸念を分析する
- モデル最適化と倫理ガイドラインに関する将来の展望と提言を提供する
実験結果
リサーチクエスチョン
- RQ1初期システムからLLMベースの派生へとチャットボットはどのように進化し、この変化を可能にした基盤となるLLMの進歩は何か。
- RQ2セクター横断でのLLMベースのチャットボットの主要な適用は何か、そしてそれらは業務運用やユーザーとの相互作用にどのように影響するか。
- RQ3パフォーマンス、信頼性、安全な展開に影響を与える課題は何か。
- RQ4責任ある使用とガバナンスを確保するために必要な技術的改善と倫理ガイドラインは何か。
主な発見
- LLMsとトランスフォーマー型アーキテクチャは、新しいタスクへの豊かで文脈認識的な対話能力とインコンテキスト学習を促進した。
- 教育、研究、医療、ソフトウェア工学、金融にまたがる広範なチャットボット応用の分類体系が提供されている
- 本調査は ChatGPT、BARD/Gemini、Bing Chat、Claude、Ernie Bot、BlenderBot ほか複数のチャットボットを扱い、単一モデルに留まらない
- 主要な課題として、知識の新しさ・更新性、幻覚、データ透明性、偏り、プライバシー、悪用リスクが挙げられている
- 本論文はチャットボットを通じた知識生成の潜在的な利点とリスクを強調し、倫理ガイドラインと責任ある展開を求めている
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このレビューはAIが作成し、人間の編集者が確認しました。