बड़े भाषा मॉडल और एनएलपी का संगम: एक सर्वेक्षण

सारांश: जबकि बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) जैसे ChatGPT ने नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) कार्यों में प्रभावशाली क्षमताएं दिखाई हैं, इस क्षेत्र में उनकी संभावनाओं की व्यवस्थित जांच अधिकांशतः अनछुई रही है। यह अध्ययन निम्नलिखित प्रश्नों का पता लगाकर इस अंतर को भरने का लक्ष्य रखता है। (1) साहित्य में वर्तमान में एलएलएम का उपयोग एनएलपी कार्यों के लिए कैसे किया जा रहा है? (2) क्या पारंपरिक एनएलपी कार्य पहले ही एलएलएम द्वारा हल हो चुके हैं? (3) एनएलपी में एलएलएम का भविष्य क्या है? इन प्रश्नों का उत्तर देने के लिए, हम एनएलपी में एलएलएम का एक व्यापक अवलोकन प्रदान करने का पहला कदम उठाते हैं। विशेष रूप से, हम पहले एक एकीकृत वर्गीकरण पेश करते हैं जिसमें (1) पैरामीटर-फ्रोजन पैरेडाइम और (2) पैरामीटर-ट्यूनिंग पैरेडाइम शामिल हैं ताकि एनएलपी में एलएलएम की वर्तमान प्रगति को समझने के लिए एक एकीकृत दृष्टिकोण दिया जा सके। इसके अलावा, हम नए क्षेत्रों और संबंधित चुनौतियों का सारांश प्रस्तुत करते हैं, जिसका उद्देश्य आगे और क्रांतिकारी प्रगति को प्रेरित करना है। हमें उम्मीद है कि यह कार्य एलएलएम की संभावनाओं और सीमाओं के प्रति मूल्यवान जानकारी प्रदान करेगा, साथ ही एनएलपी में प्रभावी एलएलएम बनाने के लिए एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका के रूप में भी काम करेगा।