Una panoramica dei grandi modelli linguistici per gli statistici.

An Overview of Large Language Models for Statisticians

February 25, 2025

Autori: 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

Abstract

I Large Language Models (LLM) sono emersi come strumenti trasformativi nell'intelligenza artificiale (IA), mostrando notevoli capacità in diverse attività come la generazione di testo, il ragionamento e la presa di decisioni. Sebbene il loro successo sia stato principalmente guidato dai progressi nella potenza computazionale e nelle architetture di apprendimento profondo, problemi emergenti - in aree come la quantificazione dell'incertezza, la presa di decisioni, l'inferenza causale e lo spostamento della distribuzione - richiedono un coinvolgimento più profondo con il campo della statistica. Questo articolo esplora le possibili aree in cui gli statistici possono apportare importanti contributi allo sviluppo dei LLM, in particolare quelli che mirano a garantire affidabilità e trasparenza per gli utenti umani. Pertanto, ci concentriamo su questioni come la quantificazione dell'incertezza, l'interpretabilità, l'equità, la privacy, il watermarking e l'adattamento del modello. Consideriamo anche possibili ruoli per i LLM nell'analisi statistica. Attraverso il collegamento tra IA e statistica, miriamo a promuovere una collaborazione più profonda che favorisca lo sviluppo delle basi teoriche e delle applicazioni pratiche dei LLM, plasmando in definitiva il loro ruolo nel affrontare complessi problemi sociali.

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.