Gao a dirigé en 2024 "Large Language Models: A Survey" — l'une des synthèses les plus amples de l'ère des LLM, qui organise la littérature non par article, mais par les questions qui distinguent une lignée architecturale d'une autre (decoder-only contre encoder-decoder, lignées d'instruction-tuning, variantes d'entraînement à l'alignement, extensions de modalité). Le cadrage est inhabituel : il traite les LLM comme un artefact de recherche à classifier et à analyser au niveau de l'espèce, non comme une chose unique à acclamer ou à rejeter. Son œuvre plus ancienne sur l'IA conversationnelle et l'ancrage donne de la profondeur à cette vue taxonomique — il a vu quels choix architecturaux résistent au contact du déploiement et lesquels n'y résistent pas.

À lire lorsque
vous voulez une carte taxonomiquement organisée du paysage des LLM, écrite par quelqu'un dont le point de vue en recherche industrielle permet de savoir quelles distinctions comptent réellement en pratique.
Thèmes
panorama à grande échelle du paysage des LLM; IA conversationnelle et ancrage; lignées architecturales des modèles de langage modernes.
Travaux clés
"Large Language Models: A Survey" (2024, auteur senior avec collaborateurs); travaux au long cours sur l'IA conversationnelle et l'ancrage linguistique; publications de Microsoft Research Redmond sur les modèles de fondation.