2024年大模型LLM还有哪些可研究的方向？听听大佬怎么说

2024年大模型LLM研究方向摘要

前言
本文是一个开放性讨论，旨在探讨大模型LLM（Large Language Models）行业的未来研究方向，涵盖输入、模型/范式、输出、其他等多个方面。作者认为LLM领域远未饱和，仍有许多值得研究的点。

输入

数据优化和RAG（Retrieval-Augmented Generation）是LLM输入方面的两个关键点。数据优化指的是对预训练语料进行排名、连续学习和主动学习等处理，以提高模型性能。RAG关注于检索信息以解决LLM的幻觉问题，而且考虑到Vision-Language Models（VLM）的发展，扩展模态信息是一个潜在的研究方向。

模型/范式

在模型方面，LLM与机器人、Agent的结合、统一模态生成、Vision-Language Models的研究和架构设计等方面有广阔的探索空间。特别是在视频和3D模态数据的处理，以及模型架构如MoE（Mixture of Experts）的创新实践，都是值得关注的研究方向。

输出

生成内容安全和评测问题是LLM输出方面的两大热点。内容安全问题尤其关键，涉及到多个垂直领域的应用。而针对LLM评测方法的创新，尤其是能与LLM理论基础结合的评测指标，将对行业有重大意义。

其他

NLP经典任务、垂类大模型和交叉学科是其他值得探索的研究领域。NLP经典任务如何在LLM时代发展、不同领域的大模型如何解决领域差异问题、以及LLM与其他学科例如语言学或社会学的交叉研究，都是有意义的研究方向。