Examining User-Friendly and Open-Sourced Large GPT Models: A Survey on Language, Multimodal, and Scientific GPT Models

Examining User-Friendly and Open-Sourced Large GPT Models: A Survey on Language, Multimodal, and Scientific GPT Models

1. 本研究の学術的背景と核心となる問いは、Generative Pretrained Transformer（GPT）モデルが自然言語処理（NLP）の領域で顕著なパフォーマンスを達成している一方で、GPT-4のような大規模なGPTモデルは、大きなサイズ、高い計算要件、複雑なデプロイメントプロセス、閉じた開発ループなどの固有の制約を抱えています。これらの制約は、広範な採用を制限し、その責任ある開発と使用に関する懸念を引き起こします。ここから、これらの制約を克服しながら高い性能を維持するための、ユーザーに優しく、比較的小さく、オープンソースの代替的なGPTモデルの必要性が生じています。

2. 本研究の目的は、大規模なGPTのオープンソースモデルの代替案を調査し、ユーザーフレンドリーで比較的小さなモデルに焦点を当て、容易なデプロイメントとアクセシビリティを促進することです。この取り組みの学術的な独自性と創造性は、その包括的な調査を通じて、研究者、実務家、エンスージアストに、ユーザーフレンドリーで比較的小さなオープンソースモデル、その現状、課題、未来の研究の方向性についての深い理解を提供し、より効率的でアクセシブルな、そして多機能なGPTモデルの開発を触発することです。

3. GPTモデルがNLPにおける各種のタスクにおいて顕著なパフォーマンスを達成している一方で、大規模なGPTモデルの制約が明らかになり、それに対する解決策としてユーザーフレンドリーで比較的小さなモデルの必要性が認識されたことが、本研究の着想の起源です。

4. 本研究は、大規模なGPTモデルのオープンソースの代替モデルについての包括的な調査を行い、その現状、課題、未来への指向性について明らかにしました。

5. その有効性は、現在でも継続的に更新され続けているオープンソースコンテンツから、情報を引き出し続けており、それによって実証しています。