統計学者のための大規模言語モデル概説

An Overview of Large Language Models for Statisticians

February 25, 2025

著者: 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

要旨

大規模言語モデル（LLMs）は、人工知能（AI）分野において革新的なツールとして登場し、テキスト生成、推論、意思決定など多様なタスクで顕著な能力を発揮しています。その成功は主に計算能力の向上と深層学習アーキテクチャの進展によってもたらされましたが、不確実性の定量化、意思決定、因果推論、分布シフトといった領域で新たに生じる問題は、統計学の分野とのより深い関わりを必要としています。本論文では、統計学者がLLMsの発展に重要な貢献を果たす可能性のある領域、特に人間のユーザーに対する信頼性と透明性を実現することを目指す領域について探求します。具体的には、不確実性の定量化、解釈可能性、公平性、プライバシー、ウォーターマーキング、モデル適応といった課題に焦点を当てます。また、統計分析におけるLLMsの役割についても考察します。AIと統計学を橋渡しすることで、LLMsの理論的基盤と実用的応用の両方を推進し、複雑な社会的課題への対応におけるその役割を形作ることを目指します。

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.