Feb, 2023

ChatGPT：全才，非专才

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TL;DR本文研究了ChatGPT在25个多样化的自然语言处理任务（如情感分析、情感识别、态度检测、自然语言推断、词义消歧、语言可接受性和问答）中的表现及其个性化响应能力，并与现有的国际先进水平（SOTA）解决方案进行了比较。结果表明，任务难度越高（低SOTA表现），ChatGPT的损失越大。同时也揭示了ChatGPT偏见，在一定程度上限制了ChatGPT的有效性。
发现论文，激发创造
  • ChatGPT还是人？检测与说明。解释机器学习模型检测短ChatGPT生成文本的决策

    本文研究了机器学习模型在准确区分 ChatGPT 生成文本与人类生成文本时是否能够有效训练，使用可解释的人工智能框架来对模型进行了解释，研究发现采用 ChatGPT 重新短语生成能够使模型识别 ChatGPT 生成文本与人类生成文本之间的差异更具挑战性。

    Jan, 2023

  • ChatGPT 潜力的挖掘：自然语言处理中其应用、优势、局限性和未来发展的全面探索

    ChatGPT是人工智能领域中强大的工具，在聊天机器人、内容生成、语言翻译、个性化推荐和医疗诊断和治疗等方面已成功应用。然而，ChatGPT存在着一些局限性，例如它倾向于产生有偏见的回应和可能使有害的语言模式得以传承。本文全面概述了ChatGPT的应用、优点和局限性，强调了在现实场景中使用这一强大工具时候伦理考虑的重要性。最后，本文提供了有关提示工程技术的见解，从而为关于人工智能及其对视觉和自然语言处理领域的影响的持续讨论做出了贡献。

    Mar, 2023

  • ChatGPT: 应用、机遇和威胁

    本研究探讨了OpenAI开发的ChatGPT技术在业务、教育等10个领域的应用、机会和威胁，介绍了ChatGPT的技术特点，以及对GPT-3.5和GPT-4的实验研究结果。虽然ChatGPT的生成自然语言对话的能力优异，但是它没有很高的理解力、同理心和创造力，不能在大多数情况下完全取代人类。

    Apr, 2023

  • ChatGPT 是否能够复现人类生成的标签？社交计算任务的研究

    该研究探讨了ChatGPT等大型语言模型是否有潜力在社交计算任务中复制人类生成的标签注释，并使用ChatGPT重新标注了五个具有里程碑意义的数据集，证明了它在数据注释方面具有潜力，但仍存在挑战。

    Apr, 2023

  • ChatGPT 在自然语言处理任务中的极限挑战

    通过添加模块的方式提高 ChatGPT 在各种自然语言处理任务中的表现，解决了token，生成能力以及LLMs模型特有问题等方面的挑战并在21个数据集的10个代表性任务中获得了与监督学习基线相当甚至更好的表现.

    Jun, 2023

  • ChatGPT在生成式人工智能和大型语言模型时代的简明调查

    ChatGPT是OpenAI创建的一种大型语言模型(LLM)，通过大量数据的精心训练，推动了自然语言处理(NLP)的发展，并拓展了LLM的能力边界。本文主要目标是对ChatGPT及其演变的当前研究方向进行简明概述，提供了基于玻璃盒和黑盒观点的综合分析。此概述也揭示了LLM和GAI领域的现有和缺失研究方向，有益于公众用户和开发人员。

    Jul, 2023

  • ChatGPT的回复能提升传统自然语言处理吗？

    在本文中，研究人员探索了ChatGPT的新颖知识，在融合现有的自然语言处理技术时，如早期或晚期融合，增强了情感计算、自杀倾向检测和大五人格评估等问题的现有技术的能力。

    Jul, 2023

  • 解码ChatGPT：现有研究的分类、当前挑战和可能的未来方向

    ChatGPT的综述文章回顾了100多个Scopus索引的ChatGPT研究文章，探索其应用领域，并提出了问题、挑战和未来研究方向。

    Jul, 2023

  • 探索ChatGPT及其对社会的影响

    ChatGPT是一种基于Transformer架构的大型语言模型，能够在对话环境中生成类似人类的回答。它具有广泛的应用领域，但也引发了伦理和社会等方面的担忧。本文概述了ChatGPT的架构和训练过程，并提出了一些技术、监管、教育和伦理等方面的建议，以最大化其益处并尽量减少负面影响。

    Feb, 2024

  • ChatGPT真实能力调查

    我们在这篇论文中调查了ChatGPT在七个自然语言处理任务领域的真实性能水平，回顾了ChatGPT的社会影响和安全问题，并强调了其评估中的关键挑战和机遇。我们希望我们的调查能够揭示ChatGPT的黑盒特性，以免研究人员被其表面生成所误导。

    Apr, 2024