本文回顾了最近发表的关于 LLMs 在道德教育和发展研究中的问题，涵盖了 LLMs 的新功能特性，如情境学习和思维链以及在解决伦理困境时的表现及其潜在意义和影响。

Jun, 2023

本文全面调查了与大型语言模型（LLMs）相关的伦理挑战，从长期存在的问题，如侵犯版权、系统性偏见和数据隐私，到新兴问题，如真实性和社会规范。我们批判性地分析了现有研究，旨在理解、审查和减轻这些伦理风险。我们的调查强调了将伦理标准和社会价值融入 LLMs 的开发中，从而引导负责任和道德对齐的语言模型的发展。

Jun, 2024

本研究探讨了人工智能领域中大型语言模型（LLMs）的伦理问题。它讨论了 LLMs 和其他人工智能系统所面临的常见伦理挑战，如隐私和公平，以及 LLMs 特有的伦理挑战，如幻觉、可验证的问责和解码审查复杂性。该研究强调了解决这些复杂性的必要性，以确保问责制、减少偏见并增强 LLMs 在塑造信息传播方面所扮演的重要角色的透明度。它提出了缓解策略和 LLM 伦理的未来发展方向，主张跨学科合作。该研究建议针对特定领域制定伦理框架，并根据不同环境调整动态审计系统。这一路线图旨在引导负责任地开发和整合 LLMs，设想一个以伦理考虑为基础的人工智能进步的未来社会。

May, 2024

当面临领域特定问题时，大语言模型（LLMs）可能会遇到问题，如知识遗忘、知识重复、知识幻觉以及知识毒性，这些问题突显了 LLMs 的训练数据和算法设计的困扰。为了解决这些问题，建议对训练数据进行多样化，微调模型，提高透明度和可解释性，并引入伦理和公平性培训。未来的技术趋势可能会倾向于迭代方法学、多模态学习、模型个性化定制以及实时学习和反馈机制。最重要的是，未来的 LLMs 应确保在为人类服务时优先考虑公平、透明和伦理，确保它们持有高的道义和道德标准。

Oct, 2023

大语言模型 (LLMs) 在教育领域带来了新的可能性。本综述论文从多个角度总结了 LLMs 在教育环境中的各种技术，包括学生和教师辅助、自适应学习和商业工具。我们系统地审查了每个角度的技术进展，整理了相关的数据集和基准，并识别了在教育中部署 LLMs 所面临的风险和挑战。此外，我们概述了未来的研究机会，强调潜在的有前途的方向。我们的综述旨在为教育工作者、研究人员和决策者提供一个全面的技术画面，以利用 LLMs 的力量革新教育实践，并促进更有效的个性化学习环境。

Mar, 2024

通过文献综述和第一手实验，本文研究了大型语言模型（LLMs）的潜力。尽管 LLMs 具有成本效益和高效性等优点，但也存在着诸如提示调优、偏见和主观性等挑战。该研究通过利用 LLMs 进行定性分析的实验提供了新的见解，强调了成功和限制。此外，本文还讨论了缓解挑战的策略，如优化提示技术和利用人类专业知识。我们的工作旨在将 LLMs 有机地融入人机交互数据工作，并积极促进其负责任的应用，以此回应关于 LLMs 在研究中负责任应用的持续对话。

Apr, 2024

基于大型语言模型的教育系统研究，评估其在教育能力方面的潜力，并提出统一和专家混合两种方法构建下一代智能教育系统，同时探讨了挑战和未来发展方向。

Dec, 2023

人工智能在教育领域有深远的影响，特别是大型语言模型（LLMs）在智能教育（LLMEdu）中的应用，对提高教学质量、改变教育模式和调整教师角色有巨大的潜力，然而仍面临着挑战和问题。本文系统综述了 LLMEdu 的当前技术、挑战和未来发展，并介绍了 LLMs 与教育的特点以及将 LLMs 整合到教育中的好处。同时还回顾了将 LLMs 整合到教育行业的过程和相关技术的引入，并讨论了 LLMEdu 所面临的挑战和问题，以及未来优化 LLMEdu 的前景。

May, 2024

本文研究了大规模语言模型（LLM）获取高质量训练数据所面临的多方面挑战，包括数据稀缺、偏差以及低质量内容，并通过使用 GPT-4 和 GPT-4o 进行一系列评估，证明这些数据限制对模型性能和伦理对齐的不利影响。我们提出并验证了一些旨在提高数据质量和模型稳健性的缓解策略，包括高级数据过滤技术和伦理数据收集实践。我们的发现强调了开发 LLM 时需要积极考虑数据限制的有效性和伦理影响，以促进创建更可靠和普遍适用的人工智能系统。

Jun, 2024

本文研究了大型语言模型在以 AI 为驱动的语言教学和评估系统中的潜在应用，探讨了几个研究领域，并讨论了与语言学习者相关的基于生成式 AI 的风险和伦理考虑。

Jul, 2023