Jianfeng Gao
Was große Sprachmodelle als Systemklasse sind — taxonomisch, architektonisch und im Hinblick darauf, was sie tatsächlich aus der längeren Geschichte des neuronalen NLP erben.
Gao leitete die 2024 erschienene „Large Language Models: A Survey“ — eine der breiter angelegten Synthesearbeiten der LLM-Ära, die die Literatur nicht nach Paper, sondern nach den Fragen ordnet, die eine architektonische Linie von einer anderen unterscheiden: decoder-only versus encoder-decoder, Instruction-Tuning-Linien, Varianten des Alignment-Trainings, Modalitätserweiterungen. Die Rahmung ist ungewöhnlich, weil sie LLMs als Forschungsartefakt behandelt, das auf Speziesebene klassifiziert und analysiert werden muss, nicht als eine einzelne Sache, die man bejubelt oder ablehnt. Sein längeres Werk zu Conversational AI und Grounding gibt dieser taxonomischen Sicht Tiefe — er hat gesehen, welche architektonischen Entscheidungen den Kontakt mit dem Deployment überstehen und welche nicht.