A Complete Survey on LLM-based AI Chatbots

过去几十年间，数据呈现出激增的趋势，为数据需求量大、以学习为基础的AI技术奠定了基础。AI聊天机器人，通常被称为AI聊天机器人，严重依赖这些数据来训练大型语言模型（LLMs），并生成新的内容（知识）以响应用户提示。随着OpenAI的ChatGPT的出现，基于LLM的聊天机器人在AI社区中树立了新的标准。本文对基于LLM的聊天机器人在各个领域的演变和部署进行了全面的调查。我们首先总结了基础聊天机器人的发展，接着是LLM的演变，然后概述了目前正在使用和正在开发中的基于LLM的聊天机器人。我们认识到AI聊天机器人作为生成新知识的工具，探索了它们在各个行业中的不同应用。我们接着讨论了开放性挑战，考虑到用于训练LLMs的数据和生成的知识的滥用可能会引起一些问题。最后，我们探讨了未来的展望，以增强它们在众多应用中的效率和可靠性。通过介绍LLM-based聊天机器人的关键里程碑和现今的背景，我们的调查邀请读者深入探讨这个领域，反思它们的下一代将如何重塑对话型AI。

本论文旨在全面调查基于大型语言模型的聊天机器人在各个行业中的演变和部署情况，探讨其各种应用，并讨论其未来前景和挑战。

本文首先总结了基础聊天机器人的发展，然后介绍了大型语言模型的演变，接着概述了目前正在使用和开发中的基于大型语言模型的聊天机器人，并探讨了它们在各个行业中的应用。同时，本文还讨论了数据对模型训练和生成知识的滥用可能导致的问题，以及未来如何提高聊天机器人的效率和可靠性。

本文介绍了大量的基于大型语言模型的聊天机器人的应用案例，并讨论了它们的优缺点。此外，本文还探讨了数据滥用的问题，并提出了未来的研究方向。

与本文相关的研究包括：《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》、《GPT-2: Language Models are Unsupervised Multitask Learners》、《The Conversational AI Playbook: The Definitive Guide to Designing and Building Conversational AI》等。