Risiken, Ursachen und Minderung von weit verbreiteten Einsätzen großer Sprachmodelle (LLMs): Eine Umfrage

Jüngste Fortschritte bei großen Sprachmodellen (LLMs), wie ChatGPT und LLaMA, haben die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) erheblich verändert, dank ihrer herausragenden Fähigkeiten in der Textgenerierung, -zusammenfassung und -klassifizierung. Dennoch bringt ihre weitreichende Einführung zahlreiche Herausforderungen mit sich, einschließlich Fragen zur akademischen Integrität, Urheberrecht, Umweltauswirkungen und ethischen Überlegungen wie Datenverzerrung, Fairness und Privatsphäre. Die rasante Entwicklung der LLMs wirft zudem Bedenken hinsichtlich der Zuverlässigkeit und Übertragbarkeit ihrer Bewertungen auf. Dieses Papier bietet eine umfassende Umfrage der Literatur zu diesen Themen, systematisch gesammelt und aus Google Scholar synthetisiert. Unsere Studie bietet eine eingehende Analyse der Risiken im Zusammenhang mit spezifischen LLMs, identifiziert Unterrisiken, deren Ursachen und mögliche Lösungen. Darüber hinaus untersuchen wir die breiteren Herausforderungen im Zusammenhang mit LLMs, erläutern deren Ursachen und schlagen Minderungsstrategien vor. Durch diese Literaturanalyse zielt unsere Umfrage darauf ab, das Verständnis für die Folgen und Komplexitäten rund um diese leistungsstarken Modelle zu vertiefen.