大语言模型时代NLP研究，14个领域22位博士生建议汇总

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A PhD Student’s Perspective on Research in NLP in the Era of Very Large Language Models

Oana Ignat, Zhijing Jin, Artem Abzaliev, Laura Biester, Santiago Castro, Naihao Deng, Xinyi Gao, Aylin Gunal, Jacky He, Ashkan Kazemi, Muhammad Khalifa, Namho Koh, Andrew Lee, Siyang Liu, Do June Min, Shinka Mori, Joan Nwatu, Veronica Perez-Rosas, Siqi Shen, Zekun Wang, Winston Wu, Rada Mihalcea
[University of Michigan]

博士生的大语言模型时代NLP研究建议

动机：解决当前关于自然语言处理(NLP)研究领域的误解和困惑，避免将整个NLP领域仅仅局限于大型语言模型(LLM)。方法：通过编译一份梳理NLP研究方向的文档，汇集来自不同背景的博士生的意见和建议，探索那些丰富的研究方向。优势：为正在从事NLP研究的人提供了广泛的研究领域选择，避免将研究局限于LLM。

通过汇集来自不同背景的博士生的意见，探索NLP领域丰富的研究方向，避免将研究仅仅局限于大型语言模型。提出了14个研究领域，每个领域包含了2-4个具体的研究方向，涉及多语言性、推理、知识库、语言基础、计算社会学等主题。

https://arxiv.org/abs/2305.12544
大语言模型时代NLP研究，14个领域22位博士生建议汇总