Ein Überblick über große Sprachmodelle für Statistiker

An Overview of Large Language Models for Statisticians

February 25, 2025

Autoren: Wenlong Ji, Weizhe Yuan, Emily Getzen, Kyunghyun Cho, Michael I. Jordan, Song Mei, Jason E Weston, Weijie J. Su, Jing Xu, Linjun Zhang

cs.AI

Zusammenfassung

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) haben sich als transformative Werkzeuge in der künstlichen Intelligenz (KI) etabliert und zeigen bemerkenswerte Fähigkeiten in vielfältigen Aufgaben wie Textgenerierung, logischem Denken und Entscheidungsfindung. Während ihr Erfolg maßgeblich durch Fortschritte in der Rechenleistung und den Architekturen des Deep Learning vorangetrieben wurde, erfordern neu auftretende Probleme – in Bereichen wie Unsicherheitsquantifizierung, Entscheidungsfindung, kausaler Inferenz und Verteilungsverschiebung – eine tiefere Auseinandersetzung mit dem Bereich der Statistik. Dieses Papier untersucht potenzielle Bereiche, in denen Statistiker wichtige Beiträge zur Entwicklung von LLMs leisten können, insbesondere solchen, die darauf abzielen, Vertrauenswürdigkeit und Transparenz für menschliche Nutzer zu schaffen. Daher konzentrieren wir uns auf Themen wie Unsicherheitsquantifizierung, Interpretierbarkeit, Fairness, Datenschutz, Wasserzeichen und Modellanpassung. Wir betrachten auch mögliche Rollen von LLMs in der statistischen Analyse. Durch die Brücke zwischen KI und Statistik streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit an, die sowohl die theoretischen Grundlagen als auch die praktischen Anwendungen von LLMs vorantreibt und letztlich ihre Rolle bei der Bewältigung komplexer gesellschaftlicher Herausforderungen prägt.

English

Large Language Models (LLMs) have emerged as transformative tools in artificial intelligence (AI), exhibiting remarkable capabilities across diverse tasks such as text generation, reasoning, and decision-making. While their success has primarily been driven by advances in computational power and deep learning architectures, emerging problems -- in areas such as uncertainty quantification, decision-making, causal inference, and distribution shift -- require a deeper engagement with the field of statistics. This paper explores potential areas where statisticians can make important contributions to the development of LLMs, particularly those that aim to engender trustworthiness and transparency for human users. Thus, we focus on issues such as uncertainty quantification, interpretability, fairness, privacy, watermarking and model adaptation. We also consider possible roles for LLMs in statistical analysis. By bridging AI and statistics, we aim to foster a deeper collaboration that advances both the theoretical foundations and practical applications of LLMs, ultimately shaping their role in addressing complex societal challenges.