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

本文研究了大型语言模型在特定领域中的性能，比较了多种模型回答 DLBCL 疾病的问题，发现 RetA 模型在准确性和相关性方面表现最好。

May, 2023

本文探讨了 ChatGPT 在不同任务中的表现评估问题，特别是针对数据污染问题，以 stance detection 为例，同时讨论了如何在当前大型、连续训练语言模型的时代保证公平的模型评估。

Mar, 2023

通过从大型语料库中检索与前面 token 相似的文档块来改善自回归语言模型的条件，并创建 Retrieval-Enhanced Transformer（RETRO），该模型在 Pile 数据集上的表现与 GPT-3 和 Jurassic-1 相当。 RETRO 结合一个冻结的 Bert 检索器，一个可微分的编码器和一个分块交叉关注机制，可以基于比通常在训练期间消耗的数据量高一个数量级的数据预测 token，并在 fine-tuning 后转化为下游的 knowledge-intensive 任务，例如问答等，这一研究为利用显式记忆来提高语言模型的性能开辟了新的途径。

Dec, 2021

本研究介绍了一种基于 ChatGPT 的对话式自动化机器学习 (AutoML) 框架作为 “个人数据科学家”，通过多个语言模型实例构建了自然界面，展示了对话式数据科学的新概念，同时也突出了 ChatGPT 的潜在缺陷和改进机会。

May, 2023

Clarity ChatGPT 是一个整合了 ChatGPT 的会话智能和多个图像恢复增强方法的系统，具有精确的图像降级分类、无参考图像质量评估、区域特定处理和先进的融合技术等创新功能，有效提升了图像恢复和互动能力，填补了现有视觉 - 语言模型在低层次领域的空白。

Nov, 2023

本研究提出了 ChatExtract 方法，该方法利用先进的会话型 LLM（或 AI）自动提取数据，并通过一系列后续问题确保其正确性。 ChatExtract 可用于任何会话型 LLMs，结果表明，由于其简单性，可转移性和准确性，类似 ChatExtract 的方法有望在不久的将来取代其他数据提取方法。

Mar, 2023

在这篇论文中，我们研究了 ChatGPT 作为一个前 n 个对话式推荐系统的有效性，通过在 ChatGPT 周围建立一个严谨的流程来模拟用户如何实际查询模型以获得推荐，并通过反馈反复提示以优化推荐。我们进一步探讨了 ChatGPT 推荐中的流行度偏见，并将其与基准模型的表现进行了比较，发现通过反馈反复提示 ChatGPT 是改善推荐相关性的有效策略，并且可以通过提示工程来缓解流行度偏见。

Jan, 2024

探索大型语言模型 (LLMs) 在医学应用方面的潜力，特别是在药物监测事件提取方面的 ChatGPT 的能力。我们进行了广泛的实验，评估了 ChatGPT 在药物监测事件提取任务中的性能，并采用了各种提示和演示选择策略。研究结果表明，虽然 ChatGPT 在适当的演示选择策略下表现出了合理的性能，但与完全微调的小型模型相比仍然有所不足。此外，我们探索了利用 ChatGPT 进行数据增强的潜力。然而，我们的研究发现将合成数据引入微调可能会导致性能下降，可能是由于 ChatGPT 生成的标签中存在噪声。为了减轻这个问题，我们探索了不同的过滤策略，并发现在适当的方法下可以实现更稳定的性能，尽管不断改进仍然具有挑战性。

Feb, 2024

本文使用了 ICL 框架下的 OpenAI 模型，采用两种检索策略在 REFinD 数据集中取得了较好的结果，获得了第 4 名的成绩，最佳 F1 分数为 0.718。

Jun, 2023