面向统计学家的大型语言模型概述

大型语言模型（LLMs）已成为人工智能（AI）领域的变革性工具，在文本生成、推理和决策等多样化任务中展现了卓越的能力。尽管其成功主要得益于计算能力和深度学习架构的进步，但在不确定性量化、决策、因果推断和分布偏移等领域出现的新问题，需要更深入地结合统计学的方法。本文探讨了统计学家在LLMs发展中可以做出重要贡献的潜在领域，特别是那些旨在增强人类用户信任和透明度的领域。因此，我们重点关注不确定性量化、可解释性、公平性、隐私性、水印技术和模型适应等问题。我们还考虑了LLMs在统计分析中的可能作用。通过连接AI与统计学，我们旨在促进更深层次的合作，推动LLMs的理论基础和实践应用的发展，最终塑造其在应对复杂社会挑战中的角色。

1 引言

大型语言模型（LLMs）已成为人工智能（AI）领域的变革性工具，在从文本生成到对话再到复杂推理的多样化任务中展现了卓越的能力。随着这些模型的规模和复杂性的增加，一个重要问题随之而来：在LLMs时代，统计学家如何在指导大规模AI模型的设计和部署中发挥作用？从本质上讲，语言模型是为即将出现的单词或单词序列分配概率的模型。具体而言，语言模型f旨在学习一种映射，该映射将一系列标记x[T] = x1, x2, · · · , xT作为输入，并输出下一个标记xT +1的标记词汇表上的概率向量f(x[T])。虽然公式简单，但当应用于大量文本语料库时，这种概率方法使LLMs能够捕捉复杂的模式，包括那些传统上属于语法、语义和逻辑领域的模式。例如，给定诸如“写一个引人入胜的短篇故事”或“让我们一步一步地思考”这样的指令，LLMs可以动态调整其响应以遵循给定的指令，生成与用户意图一致的输出。这种指令跟随能力是广泛训练多样化数据集并结合微调技术以对齐模型输出与用户偏好的结果。尽管这些工作大多受到统计原理和优化理论原理的启发，但在问题公式化和针对LLMs使用的特定架构和数据收集协议的统计程序设计之间仍存在巨大差距。LLM对用户指令的响应示例：创意写作用户：写一个关于一群统计学家去远足的引人入胜的短篇故事。为统计学家提供详细的背景，并描述他们在旅途中遇到的乐趣和挑战。融入丰富的细节，使故事栩栩如生。LLM：标题：大数定律的踪迹这一切始于统计系的一个玩笑。每周三，在每周研讨会结束后，一群教师和研究生会聚集在公共休息室，分享咖啡、抱怨，偶尔还会在餐巾纸上涂写证明草图。一个特别沉闷的冬日下午，Strawderman教授叹了口气，说道：“你们知道吗，我们一直在分析数据中的不确定性，但我们上一次面对真正的不确定性是什么时候？比如，在大自然中？”...LLM对概率问题的响应示例：链式思维提示用户：您是解决高级概率论问题的专家。请仔细逐步解决以下问题，确保解释每一步的计算和假设：当掷两个公平的六面骰子时，至少得到一个6的概率是多少？让我们一步一步地思考。

LLM：对于每个骰子，有6种可能的结果。掷两个骰子时，总共有6 × 6 = 36种可能的结果。我们希望得到至少一个6的概率。这包括一个或两个骰子显示6的所有情况。计算补集更容易：即两个骰子都没有得到6的概率。单个骰子未得到6的概率：对于一个骰子，有5种结果未得到6（即1、2、3、4或5）。未得到6的概率为：P(一个骰子未得到6) = 5/6。两个骰子均未得到6的概率：由于骰子掷出是独立的，两个骰子均未得到6的概率为：P(两个骰子均未得到6) = 5/6 × 5/6 = 25/36。至少得到一个6的概率是未得到任何6的概率的补集：P(至少一个6) = 1 − P(两个骰子均未得到6) = 1 − 25/36 = 11/36。这需要的不仅仅是简单地应用现有的统计工具——LLMs的兴起要求统计方法和理论的进步，以确保可信性、可靠地量化不确定性并增强可解释性——所有这些都需要在LLM部署的大规模范围内实现。例如，在理解LLMs的架构设计如何产生或未能产生校准的概率输出，或理解LLMs的输出如何与下游决策交互以确保算法公平性和可靠性方面，仍有许多未解决的问题。人们也可以将统计学本身视为LLMs的应用领域。事实上，LLMs为增强传统统计工作流程提供了重要机会。数据收集、清理和分析等任务可以利用LLMs的上下文理解和可扩展性来提高准确性和效率。在医学研究和生物统计学等领域，LLMs可以合成代表性数据集，从非结构化临床笔记中提取有价值的见解，并支持高风险应用中的预测建模。当然，这些应用再次需要弥合当前LLM设计的临时性质与其输出的统计属性之间的差距。这两种视角——LLMs的统计学和统计学的LLMs——突显了统计学家深入参与LLM革命的迫切需求。这种参与将充满挑战。LLMs的快速创新提出了紧迫的问题：统计框架如何适应这些模型前所未有的规模和复杂性？统计原则在确保LLMs在各种应用中的可信和可靠部署中应发挥什么作用？统计学家如何在不损害其学科严谨性、透明性和可解释性的前提下将LLMs纳入其工作流程？解决这些问题对于弥合统计严谨性与LLMs变革潜力之间的差距至关重要。本综述旨在通过提供该领域的结构化概述，促进统计学家参与LLMs的演变。首先介绍了LLMs的历史发展和基本原理，揭示了其架构和训练流程。它还探讨了统计方法如何增强LLMs的可信性和对齐性，重点关注诸如保形预测、合成文本检测和算法公平性等主题。讨论随后转向LLMs如何赋能统计分析，包括数据合成、清理和医学研究等领域。通过连接统计学和LLMs领域，本综述强调了合作的互惠互利。统计学家可以通过严谨性和透明性丰富LLMs的发展，而LLMs则提供了强大的工具来推动统计实践的边界。这种相互作用有望重新定义这两个领域，为统计学家提供了一个独特的机会，以塑造AI的发展轨迹，朝着有希望的方向前进。

本文的组织结构如下。第2节提供了LLMs基础的背景知识。第3节深入探讨了LLMs的训练流程，包括预训练、提示、微调和对齐技术。第4节重点介绍了利用统计见解设计可信赖的LLMs，涵盖可解释性、不确定性量化、水印、隐私和算法公平性等主题。第5节探讨了LLMs赋能统计分析的潜力，应用于医学研究。最后，第6节总结了统计学家在LLM领域中的作用，强调了合作的重要性，并提出了未来研究方向的建议。附录中提供了额外的资源，包括模型开发框架、库、数据集、训练工具和可视化实用程序，这些资源可以加速LLM研究的进展。