Riesgos, Causas y Mitigaciones de Despliegues Generalizados de Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs): Una Encuesta

Los recientes avances en Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs), como ChatGPT y LLaMA, han transformado significativamente el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) con sus sobresalientes habilidades en generación de texto, resumen y clasificación. Sin embargo, su adopción generalizada introduce numerosos desafíos, incluyendo problemas relacionados con la integridad académica, derechos de autor, impactos ambientales y consideraciones éticas como sesgo de datos, equidad y privacidad. La rápida evolución de los LLMs también plantea preocupaciones sobre la fiabilidad y generalizabilidad de sus evaluaciones. Este documento ofrece una encuesta comprensiva de la literatura sobre estos temas, sistemáticamente recopilada y sintetizada de Google Scholar. Nuestro estudio proporciona un análisis en profundidad de los riesgos asociados con LLMs específicos, identificando sub-riesgos, sus causas y posibles soluciones. Además, exploramos los desafíos más amplios relacionados con los LLMs, detallando sus causas y proponiendo estrategias de mitigación. A través de este análisis de literatura, nuestra encuesta busca profundizar la comprensión de las implicaciones y complejidades que rodean a estos potentes modelos.