2017至2023年大语言模型研究的文献计量综述
数字图书馆
2023-04-06 v1 计算与语言
计算机与社会
社会与信息网络
摘要
大语言模型（LLMs）是一类在一系列自然语言处理（NLP）任务中表现出卓越性能的语言模型，并因其生成类人语言的能力及革新科学技术的潜力而成为备受追捧的研究领域。在本研究中，我们对关于LLMs的学术文献进行了文献计量与话语分析。通过综合超过5000篇出版物，本文为研究人员、从业者和政策制定者提供了导航LLMs研究当前格局的路线图。我们呈现了2017年至2023年初的研究趋势，识别出研究范式与协作中的模式。我们首先分析了LLMs研究中的核心算法进展与基础NLP任务，随后考察了LLMs在医学、工程、社会科学与人文等不同领域中的应用。我们的综述也揭示了LLMs研究动态且快速演进的特质。总体而言，本文为LLMs研究及其应用的现状、影响与潜力提供了有价值的见解。
引用
@article{arxiv.2304.02020,
title = {A Bibliometric Review of Large Language Models Research from 2017 to 2023},
author = {Lizhou Fan and Lingyao Li and Zihui Ma and Sanggyu Lee and Huizi Yu and Libby Hemphill},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.02020},
year = {2023}
}
备注
36 pages, 9 figures, and 4 tables