基于 Transformer 架构的大型语言模型（LLMs）的近期进展在自然语言处理（NLP）应用领域展示了显著的拓宽范围，超越了其在聊天机器人技术中的初始应用。本文探究了这些模型的多方面应用，重点关注 GPT 系列，对人工智能（AI）驱动工具在改变编码、问题解决等传统任务上起到的转变性影响进行了研究，同时开辟了在不同行业中进行研究和开发的新方向。从代码解释和图像描述到便于构建交互式系统和推动计算领域的发展，Transformer 模型展示了深度学习、数据分析和神经网络设计相结合的协同作用。本调查报告深入了解了 Transformer 模型的最新研究，突出了其多功能性和在实际应用领域中转型的潜力，从而为读者提供了对 Transformer-based LLMs 在当前和未来实际应用领域的全面理解。

Mar, 2024

Transformer 结构预训练模型在电子商务领域的核心应用场景包括但不限于产品描述的自动生成、用户评论的情感分析、个性化推荐系统的构建和客服对话的自动处理。本研究通过对模型的工作原理、实施过程和具体案例中的应用效果进行详细分析，强调了预训练模型在理解复杂用户意图和提高推荐质量方面的独特优势，并讨论了未来的挑战和改进方向，例如如何进一步提高模型的泛化能力、处理大规模数据集的能力以及保护用户隐私的技术策略。最终，该论文指出 Transformer 结构预训练模型在电子商务领域不仅推动了技术创新，还给商家和消费者带来了实质性的利益，并展望这些模型在电子商务和其他领域将继续发挥关键作用。

Feb, 2024

自然语言处理的进展主要归功于模型架构和预训练的进步，Transformer 架构为构建更高性能的模型提供了便利，预训练使得这些模型能够在各种任务中被有效利用。Transformers 是一个旨在向更广泛的机器学习社区推广这些进展的开源库，库中包含一系列经过精心设计的 Transformer 架构和社区制作和提供的预训练模型，并且旨在为研究人员提供可扩展性、为从业者提供简便性、为产业部署提供快速和稳健性。

Oct, 2019

本文介绍了使用预训练和微调、提示或文本生成方法解决 NLP 任务的大型预训练基于 transformer 的语言模型，以及使用预训练语言模型生成数据进行训练或其他目的的方法，并讨论未来研究的限制和建议方向。

Nov, 2021

介绍了 Transformer 基本概念，描述了标准 Transformer 架构，包括一系列模型细化和常见应用，主要关注有助于理解 Transformer 及其变体的概念和对该领域产生影响的关键思想，从而揭示了这些模型的优势和局限性。

Nov, 2023

利用自然语言生成技术，提出了一种新的方法来自动化早期设计概念的生成，其中涉及到设计思维、计算机辅助设计、预训练变压器和概念生成任务。实验结果显示，该方法在生成创新和有用概念方面表现良好。

Nov, 2022

本文通过详细调查从 2017 至 2022 年间提出的 Transformer 模型，分析了其在自然语言处理、计算机视觉、多模态、音频和语音处理以及信号处理等领域中的应用及其对应的任务，并提供了一种分类法，以期为进一步研究及其未来的应用提供参考。

Jun, 2023

ChatGPT 是生成人工智能领域的重要里程碑，引发了新一轮关于先进模型与任务的研究及创新，并带来了无数创新性工具和挑战。

Nov, 2023

该论文通过对 NLP 的演变及其应用的准确性和效率的评论，以及提出和硬件考虑下对基于 transformer 模型的效率进行改进的研究贡献的调查，旨在确定当前 NLP 技术对可持续社会的贡献，并为未来研究奠定基础。

May, 2024

利用 Transformer 架构的大型语言模型在教育领域引起了广泛关注，主要应用包括生成和评估教育材料、自动问题生成等，其中 GTP-3 和 BERT 是最受欢迎的模型。

May, 2024