该论文通过对问题回答任务进行综合基准测试研究，旨在识别对实际应用具有可比较性能且资源要求轻的开源替代方案，以解决工业领域对可访问和高效的自然语言处理解决方案的紧迫需求。

Jun, 2024

CarExpert 通过借助大型语言模型（LLMs）在不针对特定任务和数据进行微调的情况下，控制输入，为抽取和生成回答组件提供特定领域的文档，并控制输出，以确保生成自然、安全且针对汽车领域的答案，优于最先进的 LLMs。

Oct, 2023

评估大语言模型在教育中的功效，特别是在口语学习领域，引入新的多选题数据集评估模型在理解和应用口语知识方面的表现，研究不同提示技术对模型性能的影响，发现模型在音韵学、语音学和第二语言习得方面具有良好的概念理解，但在解决现实世界问题的推理方面存在限制，并初步探讨了对话交流的发现。

Aug, 2023

通过利用大型语言模型作为查询重写器，并结合精心设计的指令，我们定义了四个重写的关键属性，提出了基于大型语言模型的查询重写方法。我们还介绍了 LLMs 的重写能力的提炼，并采用 “先重写后编辑” 的方法来处理初始查询重写。实验结果在 QReCC 数据集上表明，信息丰富的查询重写可以显著提高检索性能，特别是在检索器稀疏的情况下。

Oct, 2023

本文提出了一种使用大语言模型的通用交互式查询重写框架，旨在提高透明性和意图理解能力，并改变传统的意图理解方法；在初步实验的支撑下，通过自然语言表达、交互和推理机器意图，取得了显著的排序性能提升。

Jun, 2023

大型语言模型（LLMs）在信息检索方面的优化、模型幻觉、用户隐私等关键问题的研究。

Nov, 2023

本文旨在通过预训练大型语言模型及相应的提示技术，实现轻量级、可通用的基于自然语言的手机交互，解决开发人员需要针对每项具体任务创建独立数据集和模型的成本和劳动力问题。研究表明，针对移动 UI 设计的四项重要建模任务中，我们的方法在不需要专用数据集和训练的情况下，取得了令人满意的竞争成绩。

Sep, 2022

使用大型语言模型（LLMs）辅助人类客服代理商自动生成现成或有改动的响应已成为许多公司降低雇用客服代理商成本的方式。本文通过使用成本框架评估一个 NLP 模型的实用性，将其应用于特定品牌的案例研究并比较三种 LLM 的专业化策略，发现模型的响应可用性可以补偿推理成本的巨大差异，并将研究结果推广到更广泛的企业领域。

Jun, 2023

本研究提供了一个基于微软产品和技术问题的产业特定 QA 知识的检测基准 MSQA，旨在评估旨在提高 LLM 领域特定能力的方法。此外，我们提出了一种新的模型交互范式，可以使 LLM 在不熟练的领域特定任务上实现更好的性能。实验表明，遵循我们的模型融合框架的方法优于常用的检索方法的 LLM。

May, 2023

本研究对基于大型语言模型的对话 UI 进行了研究，目标是实现上下文感知的工具，该工具可以自动利用开发人员的编程上下文来回答问题。我们为用户提供了一个 IDE 插件，允许用户使用高级请求查询后端（例如 OpenAI 的 GPT-3.5 和 GPT-4），我们进行了 32 名参与者的探索性用户研究，研究确认这种方法比 Web 搜索更有效地帮助理解代码，但效果的差异因参与者的经验水平而异。

Jul, 2023