Een Overzicht van Grote Taalmodellen voor Statistici

An Overview of Large Language Models for Statisticians

February 25, 2025

Auteurs: 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

Samenvatting

Grote Taalmodellen (LLMs) zijn naar voren gekomen als transformerende instrumenten in kunstmatige intelligentie (AI), waarbij ze opmerkelijke capaciteiten vertonen in uiteenlopende taken zoals tekstgeneratie, redeneren en besluitvorming. Hoewel hun succes voornamelijk is gedreven door vooruitgang in rekenkracht en deep learning-architecturen, vereisen opkomende problemen -- op gebieden zoals onzekerheidskwantificering, besluitvorming, causale inferentie en distributieverschuiving -- een diepere betrokkenheid van het vakgebied statistiek. Dit artikel onderzoekt potentiële gebieden waar statistici belangrijke bijdragen kunnen leveren aan de ontwikkeling van LLMs, met name die welke gericht zijn op het bevorderen van betrouwbaarheid en transparantie voor menselijke gebruikers. Daarom richten we ons op kwesties zoals onzekerheidskwantificering, interpreteerbaarheid, eerlijkheid, privacy, watermarking en modelaanpassing. We overwegen ook mogelijke rollen voor LLMs in statistische analyse. Door AI en statistiek met elkaar te verbinden, streven we ernaar een diepere samenwerking te bevorderen die zowel de theoretische fundamenten als de praktische toepassingen van LLMs vooruithelpt, en uiteindelijk hun rol vormgeeft bij het aanpakken van complexe maatschappelijke uitdagingen.

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.