本研究的目的是为了评估 ChatGPT 在关键词生成方面的性能，在 6 个基准数据集上测试了其在不同方面的表现，发现其在关键词生成方面表现突出，但仍存在一些生成不全的关键词的挑战和限制。

Mar, 2023

本文介绍了关于文本摘要的各种方法，包括提取式和抽象式，并探讨了大型语言模型在此方面的应用潜力。作者以四个数据集为例，展示了 ChatGPT 生成的摘要与人类参考的差异，并发现 ChatGPT 在摘要性能上可以与传统的微调方法媲美。该研究为各种文本摘要任务开辟了新方向，提供了有价值的见解。

Feb, 2023

本文通过评估 ChatGPT 在各种自然语言处理任务中的表现，旨在验证其优缺点，并为未来的 LLM 研究提供思路。作者发现 ChatGPT 能够完成多种任务，取得很好的表现，但仍有许多难题需要解决。

May, 2023

本文探究了如何用 ChatGPT 辅助机器翻译，提出了多种翻译提示。实验结果表明，ChatGPT 在高资源语言翻译方面的表现与专业翻译系统相当或更好，在低资源翻译方面略逊于专业翻译系统，并在多参考文献翻译和特定领域翻译方面表现出优异的性能。 此外，我们进行了几个快速提示，表现出不同基础提示的一致改进。这项工作提供了 ChatGPT 在翻译方面仍然具有巨大潜力的实证证据。

Apr, 2023

ChatGPT 作为一个问答系统，通过对其在提供的段落中提取回答的能力进行评估，发现它在生成模型方面表现出了实力，但在问题回答方面相对于特定任务模型表现较差，而提供上下文可以提高其性能，提问方式对其准确性有所影响，并且在提供的上下文中提供了无法从中获取答案的问题的回答，还存在答案幻觉的现象。

Dec, 2023

本研究探讨了 ChatGPT 在解决编程问题方面的有效性，考察了其解决问题的正确性和时间、内存复杂度等效率，研究结果表明 ChatGPT 在结构化问题方面表现出较好的成功率，但其调试任务表现不佳，为 ChatGPT 的能力和改进提供了精辟的了解。

Jul, 2023

本研究探讨了使用搜索引擎和聊天机器人工具进行信息寻求任务时用户行为的差异，并表明 ChatGPT 组在所有任务中花费的时间都较少，用户反馈的用户体验显著更好，然而，ChatGPT 还可能会导致过度依赖并产生或复制错误信息。

Jul, 2023

本研究使用 ChatGPT 这一语言模型探讨了如何利用其在软件工程中辅助完成常见任务，研究结果显示 ChatGPT 对许多任务均有不错的表现，但仍存在一些任务不适用。

May, 2023

本文研究 ChatGPT 在不同目标受众和写作风格下的表现，发现相比人类撰写的文章，ChatGPT 生成的样本在词汇类型分布等方面存在差异，并可能出现事实错误或幻觉。

Jun, 2023

本文旨在评估 ChatGPT 在生物医学领域中各种基准任务（如关系提取、文档分类、问答和摘要）的性能，在拥有较小训练集的生物医学数据集中，zero-shot ChatGPT 甚至优于最先进的经调优生成变换器模型（如 BioGPT 和 BioBART），这表明 ChatGPT 在生物医学领域也非常专业，具备成为缺乏大型注释数据的各种生物医学任务的有价值工具的潜力。

Jun, 2023