EleutherAI、MetaAI、StabilityAI、伦敦大学等合作的最新关于大语言模型的11个应用方向和16个挑战总结：来自688篇参考文献与业界实践
前天，EleutherAI、MetaAI、StabilityAI、伦敦大学等研究人员合作提交了一个关于大语言模型（Large Language Model，LLM）的挑战和应用的论文综述，引用了688篇参考文献总结了当前LLM的主要挑战和应用方向。
这个论文并不是简单罗列论文，而是从业界实践和学术研究多方面综合性系统性地总结了当前LLM的问题，十分值得学习。本文总结一下这篇论文的核心内容。
这篇论文大方向就两个，一个是LLM的挑战，一个是LLM的应用。作者先说的LLM挑战，再说的应用，我们换个思路，先说一下LLM的11个应用方向，再说一下LLM的16个挑战。
LLM的11个应用方向
在LLM的应用上，作者总结了11个应用方向，并提供了LLM在每一种应用上的架构或者是挑战。总体来说，11个应用方向如下：
可以看到，这11个应用里面还包含了一些子应用方向，里面也总结了什么样的模型可以应用在这些问题上。作者主要是根据模型的几个方向来区分应用，分布是预训练阶段模型、微调模型、Prompt工程和LLM评估。
这11个应用的具体总结如下：
可以看出，LLM在涵盖了语言理解和生成的绝大多数任务，展现了强大的能力，但也存在一些共性的约束和挑战。比如偏见、hallucination、组合推理能力较弱等，这亦是未来的研究方向。
LLM的16个挑战
这部分内容作者共总结了16个挑战。也是LLM应用和建模中面临的巨大的问题。
可以看到，这些挑战的总结真的十分精辟且一阵见血。不过，尽管作者提出了一些解决方向，但依然只是一个大概方向而已~
这里提到的挑战作者都有详细的分析。例如，第二个问题是分词器的问题，具体来说有很多问题都影响LLM的效果，作者给出另一个例子：
以T5模型为例，tokenizer的训练占用了大量的计算资源，需要进行很多论的训练之后才能使用，还会让模型产生对该tokenizer的依赖，也会在多语言方面引起问题。此外，embedding的输出参数占整个模型的66%左右，影响巨大。具体来说，tokenzier引起的问题：
- 计算开销：需要预训练一个分词器，这增加了计算量,也让模型与特定的预训练语料集耦合。
- 语言依赖性：现有的分词方法更适合语料资源丰富的语言，对低资源语言的支持不够。
- 新词处理：分词器词表固定后,对新词的处理并不友好。
- 词表大小固定：分词时需要限制序列长度,这就要求词表大小固定。
- 信息损失：分词可能造成某些语言信息的损失,如中文中没有明确的词间隔。
- 可解释性低：从子词组成词的过程对人不够直观。
- Glitch token：如果分词器和模型的训练语料不同,会产生训练不充分的未知子词。
这些问题限制了分词器在跨语言场景下的适用性，也给模型的表示能力带来约束。
总之,分词带来了计算和表示上的限制,是大语言模型面临的一个重要挑战。克服这一挑战,对模型的多语言适用性和表示能力都将有益。
近年来LLM训练数据集总结
这篇论文还总结了今年来用于大模型训练的数据集，也非常不错。总结如下：
可以看到，这个总结几乎涵盖了当前大模型常用的数据集，也值得大家收藏。
总结
本文只是非常粗略的总结了当前LLM应用的方向和挑战。原文包含了非常详细的分析与总结，值得大家仔细研读~~
论文名：Challenges and Applications of Large Language Models
