Основоположники Основоположники Напрямую в основе методологии ai100

Wayne Xin Zhao

Синтетическая сторона исследований LLM — что нужно, чтобы прочитать все актуальные статьи момента и произвести что-то, в чём другие исследователи смогут ориентироваться.

Zhao руководил написанием "A Survey of Large Language Models" — синтетической статьи на 100+ страниц, которая на какое-то время в 2023 году стала самым цитируемым ориентиром по тому, что поле LLM действительно включает. Работа, стоящая за такой статьёй, менее заметна, чем методологические статьи, из которых складывалась обозреваемая область: кто-то должен прочитать всё, понять, какие утверждения выдерживают проверку, когда их кладут рядом друг с другом, и структурировать результат так, чтобы он оставался полезным, когда поле снова сдвинется на полгода. Его более длинная исследовательская линия в информационном поиске и рекомендательных системах придаёт обзорной работе её базовую методологическую дисциплину: те же инстинкты, которые позволяют ловить сбои в оценке рекомендательных систем, аккуратно переносятся на проверку утверждений об оценке LLM.

Стоит читать, когда: вам нужно синтетическое чтение ландшафта LLM от человека с сильными основами в IR и рекомендательных системах, чтобы понять, какие утверждения выдерживают проверку.
Темы: комплексный синтез ландшафта LLM; основы информационного поиска и рекомендательных систем; методологическая дисциплина написания обзоров.
Ключевые работы: "A Survey of Large Language Models" (2023, ведущий первый автор); большая линия работ по IR и рекомендательным системам; публикации Renmin GSAI по LLM-augmented retrieval.