LLMs4All: Una rassegna sui Modelli Linguistici di Grande Scala per la ricerca e le applicazioni nelle discipline accademiche

LLMs4All: A Review on Large Language Models for Research and Applications in Academic Disciplines

September 23, 2025

Autori: Yanfang, Ye, Zheyuan Zhang, Tianyi Ma, Zehong Wang, Yiyang Li, Shifu Hou, Weixiang Sun, Kaiwen Shi, Yijun Ma, Wei Song, Ahmed Abbasi, Ying Cheng, Jane Cleland-Huang, Steven Corcelli, Patricia Culligan, Robert Goulding, Ming Hu, Ting Hua, John Lalor, Fang Liu, Tengfei Luo, Ed Maginn, Nuno Moniz, Jason Rohr, Brett Savoie, Daniel Slate, Tom Stapleford, Matthew Webber, Olaf Wiest, Johnny Zhang, Nitesh Chawla

cs.AI

Abstract

Le tecniche all'avanguardia dell'Intelligenza Artificiale (AI) continuano a ridefinire la nostra visione del mondo. Ad esempio, applicazioni basate su Modelli Linguistici di Grande Scala (LLM) come ChatGPT hanno dimostrato la capacità di generare conversazioni simili a quelle umane su un'ampia gamma di argomenti. Grazie alle prestazioni impressionanti in una varietà di compiti legati al linguaggio (ad esempio, risposte a domande aperte, traduzione e riassunto di documenti), è possibile immaginare gli impatti di vasta portata che gli LLM possono avere con applicazioni più ampie nel mondo reale (ad esempio, servizio clienti, educazione e accessibilità, e scoperta scientifica). Ispirati dal loro successo, questo articolo offrirà una panoramica degli LLM più avanzati e della loro integrazione in una vasta gamma di discipline accademiche, tra cui: (1) arti, lettere e diritto (ad esempio, storia, filosofia, scienze politiche, arti e architettura, diritto), (2) economia e business (ad esempio, finanza, economia, contabilità, marketing), e (3) scienza e ingegneria (ad esempio, matematica, fisica e ingegneria meccanica, chimica e ingegneria chimica, scienze della vita e bioingegneria, scienze della terra e ingegneria civile, informatica e ingegneria elettrica). Integrando umanità e tecnologia, in questo articolo esploreremo come gli LLM stanno plasmando la ricerca e la pratica in questi campi, discutendo anche le principali limitazioni, le sfide aperte e le direzioni future nell'era dell'AI generativa. La revisione di come gli LLM sono coinvolti in diverse discipline, insieme a osservazioni e intuizioni chiave, può aiutare ricercatori e professionisti interessati a sfruttare gli LLM per far progredire il loro lavoro in diverse applicazioni del mondo reale.

English

Cutting-edge Artificial Intelligence (AI) techniques keep reshaping our view of the world. For example, Large Language Models (LLMs) based applications such as ChatGPT have shown the capability of generating human-like conversation on extensive topics. Due to the impressive performance on a variety of language-related tasks (e.g., open-domain question answering, translation, and document summarization), one can envision the far-reaching impacts that can be brought by the LLMs with broader real-world applications (e.g., customer service, education and accessibility, and scientific discovery). Inspired by their success, this paper will offer an overview of state-of-the-art LLMs and their integration into a wide range of academic disciplines, including: (1) arts, letters, and law (e.g., history, philosophy, political science, arts and architecture, law), (2) economics and business (e.g., finance, economics, accounting, marketing), and (3) science and engineering (e.g., mathematics, physics and mechanical engineering, chemistry and chemical engineering, life sciences and bioengineering, earth sciences and civil engineering, computer science and electrical engineering). Integrating humanity and technology, in this paper, we will explore how LLMs are shaping research and practice in these fields, while also discussing key limitations, open challenges, and future directions in the era of generative AI. The review of how LLMs are engaged across disciplines-along with key observations and insights-can help researchers and practitioners interested in exploiting LLMs to advance their works in diverse real-world applications.