膨大なデータ、広範なモデル: 学術論文とニュースにおける教師なし機械学習による LLM に関する議論トピックの調査 | PLOS ONE

• 2020年6月1日から2023年12月31日までのWeb of ScienceおよびLexisNexisから収集されたデータを使用した研究
• 様々なトピックモデリング手法（LDA、NMF、CTM、BERTopic）を評価し、BERTopicが多様性と一貫性で優れたパフォーマンスを示す
• ニュース記事は様々なトピックをバランスよくカバーし、専門分野でのLLMの活用を強調
• 研究論文はより簡潔で、技術的側面に焦点を当てている
• 結果から、ニュース記事は多様なトピックを均等にカバーし、専門分野でのLLM活用を強調

本研究は、LLMに関連したテキストを分析し、洞察や認識を得ることで、LLMの発展と成長のために重要な一歩となる。

元記事: https://journals.plos.org/plosone/article%3Fid%3D10.1371/journal.pone.0304680