[論文レビュー] An Overview of Large Language Models for Statisticians

Wenlong Ji, Weizhe Yuan+8 more|ArXiv.org|Feb 25, 2025

Computational and Text Analysis Methods被引用数 4

ひとこと要約

統計学と大規模言語モデル（LLM）を結ぶ調査。統計学者が信頼できるLLMに貢献できる方法と、LLMが統計実践を強化する方法を概説。

ABSTRACT

Large Language Models (LLMs) have emerged as transformative tools in artificial intelligence (AI), exhibiting remarkable capabilities across diverse tasks such as text generation, reasoning, and decision-making. While their success has primarily been driven by advances in computational power and deep learning architectures, emerging problems -- in areas such as uncertainty quantification, decision-making, causal inference, and distribution shift -- require a deeper engagement with the field of statistics. This paper explores potential areas where statisticians can make important contributions to the development of LLMs, particularly those that aim to engender trustworthiness and transparency for human users. Thus, we focus on issues such as uncertainty quantification, interpretability, fairness, privacy, watermarking and model adaptation. We also consider possible roles for LLMs in statistical analysis. By bridging AI and statistics, we aim to foster a deeper collaboration that advances both the theoretical foundations and practical applications of LLMs, ultimately shaping their role in addressing complex societal challenges.

研究の動機と目的

• LLMの信頼性と透明性を向上させるために統計学者をLLM研究へ誘導する。
• 統計的視点からLLMの基本、アーキテクチャ、トレーニングパイプライン、評価の構造的概要を提供する。
• 信頼性の設計に役立つ統計的手法と観点（例：不確実性定量化、適合予測、フェアネス）を特定する。
• LLMsが統計分析、データ収集、データ整備、医療研究などのドメイン応用をどう支援できるかを探る。」],
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• LLMの歴史的発展と基礎（表現学習とTransformerアーキテクチャを含む）を調査する。
• トレーニングパイプライン（事前学習、プロンプティング、ファインチューニング、アライメント）と関連目的（標準的言語モデリングなど）を記述する。
• 不確実性定量化、ウォーターマーキング、プライバシー、解釈性、フェアネス、アライメントなど、信頼性に関する統計的アプローチを議論する。
• データ抽出、クリーニング、合成データ生成、医療研究など、統計分析におけるLLMの役割を提案する。
• 統計学者のLLM研究を加速させるリソースとツールエコシステムを強調する。

提案手法

• 統計学者がLLM研究へ関与する意義を明示する。
• LLMの基本、アーキテクチャ、トレーニングパイプライン、評価を統計的視点で整理する。
• 不確実性定量化、適合性評価、フェアネスなど、信頼性の統計的手法を検討する。
• データ収集、クリーニング、分析、統合の統計ワークフローをLLMsがどう補完できるかを検討する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 設計、アラインメント、導入において統計学者はどのような役割を果たせるか。
• RQ2 統計的手法は大規模なLLMの信頼性、校正、フェアネスをどう向上させるか。
• RQ3 LLMは伝統的な統計ワークフロー（データ収集、クリーニング、分析、統合）をどう補完できるか。
• RQ4 医療などの高リスク領域で統計学者がLLMsと協働する際の実務的考慮事項は何か。

主な発見

• LLMsは不確実性定量化、解釈性、フェアネス、プライバシー、アラインメントの分野で統計学者の貢献機会を提供する。
• 統計的視点はLLM設計とその確率的出力とのギャップを埋め、信頼性を高めるのに役立つ。
• LLMsはデータ収集、クリーニング、分析を支援し、統合と下流分析を通じて医療・生物統計研究を支援できる。
• 成功する協働は、理論的基盤とLLMアーキテクチャに合わせた実践的でスケーラブルな統計手法を結ぶことにかかっている。
• 本論文は訓練パイプライン、評価手法、リソースエコシステムを調査し、統計学者のLLM参加を加速する。