EleutherAI、MetaAI、StabilityAI、伦敦大学等合作的最新关于大语言模型的11个应用方向和16个挑战总结：来自688篇参考文献与业界实践

前天，EleutherAI、MetaAI、StabilityAI、伦敦大学等研究人员合作提交了一个关于大语言模型（Large Language Model，LLM）的挑战和应用的论文综述，引用了688篇参考文献总结了当前LLM的主要挑战和应用方向。

这个论文并不是简单罗列论文，而是从业界实践和学术研究多方面综合性系统性地总结了当前LLM的问题，十分值得学习。本文总结一下这篇论文的核心内容。

这篇论文大方向就两个，一个是LLM的挑战，一个是LLM的应用。作者先说的LLM挑战，再说的应用，我们换个思路，先说一下LLM的11个应用方向，再说一下LLM的16个挑战。

LLM的11个应用方向

在LLM的应用上，作者总结了11个应用方向，并提供了LLM在每一种应用上的架构或者是挑战。总体来说，11个应用方向如下：

可以看到，这11个应用里面还包含了一些子应用方向，里面也总结了什么样的模型可以应用在这些问题上。作者主要是根据模型的几个方向来区分应用，分布是预训练阶段模型、微调模型、Prompt工程和LLM评估。

这11个应用的具体总结如下：