[论文解读] A Complete Survey on LLM-based AI Chatbots
这项综述全面评估了基于LLM的聊天机器人在各领域的演化、应用、挑战与未来方向，重点关注数据/工具、治理与可靠性。
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.
研究动机与目标
- 将从早期非LLM的聊天机器人到现代基于LLM的聊天机器人的历史演变进行追溯
- 编目并对超越ChatGPT的当前与开发中的基于LLM的聊天机器人进行分类
- 分析基于LLM的聊天机器人在教育、研究、医疗保健、软件工程和金融领域的应用
- 识别与数据、知识生成与部署相关的技术与伦理挑战
- 讨论提升效率、可靠性与负责任使用的未来方向
提出的方法
- 综述并综合基础的聊天机器人历史与LLM架构
- 按功能和领域呈现基于LLM的聊天机器人分类
- 概括技术概念，如Transformer架构、上下文学习和链式思维引导
- 分析局限性与滥用关注点，包括数据透明度、偏见、隐私与错误信息
- 就模型优化与伦理准则提供未来展望建议
实验结果
研究问题
- RQ1聊天机器人从早期系统演变到基于LLM的变体经历了怎样的演变，哪些基础的LLM突破促成了这一转变？
- RQ2基于LLM的聊天机器人在各行业的关键应用是什么，它们如何影响运营和用户互动？
- RQ3哪些挑战影响基于LLM的聊天机器人的性能、可靠性与安全部署？
- RQ4为确保对基于LLM的聊天机器人负责任的使用与治理，需要哪些技术改进和伦理准则？
主要发现
- LLMs 与基于Transformer的架构推动了对更丰富、上下文感知对话能力和新任务的上下文学习的转变
- 提供了覆盖教育、研究、医疗、软件工程和金融的广泛聊天机器人应用分类
- 该综述涵盖了多种聊天机器人（ChatGPT、BARD/Gemini、Bing Chat、Claude、Ernie Bot、BlenderBot 等），不仅限于单一模型
- 主要挑战包括知识时效性、幻觉、数据透明度、偏见、隐私和滥用风险
- 本文强调通过聊天机器人进行知识生成的潜在利益与风险，并呼吁伦理准则与负责任的部署
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本解读由 AI 生成，并经人工编辑审核。