Multidimensional Impacts of Generative AI and an In‐Depth Analysis of LLMs with Their Expanding Horizons in Technology and Society
Notice bibliographique
Résumé
This study extensively examines the tremendous achievements that large language models (LLMs) and generative artificial intelligence (AI) have achieved in both technical and social domains. Generative AI was a significant advancement in artificial intelligence. LLMs, members of the generative AI subclass, have altered human–robot interaction thanks to their outstanding reading and writing skills. This research focuses on how these technologies affect healthcare, the economy, education, and ethics. The objective is to investigate LLM's real-world use in a variety of industries while also examining the most recent research and case studies. We are most concerned with the effectiveness, efficiency, and ethical implications of these procedures. The procedure also includes surveying and interviewing experts to gain a better understanding of LLMs’ real-world applications and challenges. Here are a few examples of how language translation, content production, and data analysis have enhanced LLM efficiency and accuracy. Unfortunately, concerns about discrimination, privacy, and misuse persisted. The research demonstrates the versatility of LLMs by applying them to atypical fields like mental health care and personalized education. LLMs and generative AI offer enormous promise for advancing society and technology. Addressing their moral and practical problems is critical, despite their tremendous benefits. The goal of this research is to find a happy medium in terms of LLM use. Focusing on research, ethics, and ethical use may help enhance their potential while minimizing their risks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».