本文研究大型语言模型（LLMs）对人工智能研究的影响。通过以 GPT3.5 / ChatGPT3.4 和 ChatGPT 4 为例，我们展示这些模型具有什么样的功能，并且这些模型令人们瞩目的领域覆盖速度证明了这个趋势正在逐渐变成实现通用智能的强劲迹象。这些模型的创新也将随着这些人工智能系统的成熟而扩大，并将展示出在我们社会的多个方面具有重要影响的不可预见的应用。

May, 2023

该研究提出了一种新颖的方法，利用 Transformer DL 模型（GPT-2）和与其人为降级版本（GPT-D）之间的困惑度比率，在语言学健康和损伤个体的语言上获得了接近于最先进性能的技术，也演示了通过 GPT-D 产生与 AD 相关的语言异常特征的能力，这对于更好地理解生成神经语言模型的内部工作机制、它们产生的语言以及痴呆症对人类语音和语言特征的不良影响是一步。

Mar, 2022

DiffusionGPT 结合了扩散模型、文本到图像系统和领域特定树，提供了一个统一的生成系统，能够适应各种类型的提示并集成领域专家模型，推动了多领域图像合成的边界。

Jan, 2024

本文讨论机器翻译使用大型语言模型的一些有趣方向，包括样式化翻译、互动翻译、基于翻译记忆的机器翻译以及一种新的使用大型语言模型的评估范式。我们还讨论了机器翻译中的隐私问题以及一种基本的隐私保护方法来减轻这些风险，为了说明我们提出的方向的潜力，我们提供了几个示例，展示了提出的方向的可行性，强调了未来研究中的机遇和挑战。

May, 2023

通过对多个 LLM 模型的研究，本文不仅提供了全面的概述，还明确了现有挑战，并指出了未来的研究方向。该综述提供了关于生成型人工智能的当前状态的全面观点，为进一步的探索、增强和创新提供了启示。

Mar, 2024

此研究拓展了大型语言模型（LLMs）的应用，探索了它们在数据预处理中的潜力，包括错误检测、数据插补、模式匹配和实体匹配任务。我们提出了一个基于 LLMs 的框架，用于改进模型的性能和效率。实验结果表明 LLMs 在数据预处理中具有巨大潜力。

Aug, 2023

本研究探讨了大型语言模型（LLM），特别是 GPT-4，在痴呆症诊断中的潜力和局限，通过对两个真实临床数据集的实验结果表明，尽管 LLMs 具有未来进步的潜力，但目前在诊断准确性方面仍不及传统 AI 工具。

Jun, 2023

本篇研究针对近年来大模型语言技术的快速普及及不断提高的适应性，提出了具有高效性和稳定性的人造文本检测方法。该方法能够辨别多种模型和解码策略生成的人造文本，并具有抗检测的能力。此外，研究还对机器生成文本检测机制的鲁棒性做出了贡献，揭示了在使用大规模语言模型技术时存在的社会和伦理问题，并提出了相应的解决方案。

May, 2023

大语言模型（LLM）的出现具有革命性的影响。然而，像 ChatGPT 这样的 LLM 是否可能被滥用来生成误导信息，对在线安全和公众信任构成了严重关注。我们从检测难度的角度提出了一个基本的研究问题：LLM 生成的误导信息是否比人类编写的误导信息具有更大的危害性？通过我们的实证研究，我们发现相比于具有相同语义的人类编写的误导信息，LLM 生成的误导信息对于人类和检测器来说更难以检测，这表明它可能具有更具欺骗性的风格，并有可能造成更大的伤害。我们还讨论了我们发现对抗 LLM 时的误导信息在信息时代和相应对策的影响。

Sep, 2023

这篇研究论文探讨了人工智能领域的语言模型发展及近期成果，重点介绍了基于变压器架构的大型语言模型的工作原理，以及这些预测模型如何展现出类人的智能水平。

Jul, 2023