本文提供一个关于使用大型语言模型（LLMs）处理自然语言处理（NLP）下游任务的全面指南，讨论了模型、数据和下游任务等方面的关键问题。同时提供了大量使用案例和非使用案例，以便于实现这些模型在各种 NLP 任务中的成功应用。

Apr, 2023

本文是第一篇关于利用大规模预训练语言模型（LLMs）进行科学模拟的研究，聚焦于四个建模和模拟任务，分别评估 LLMs 的预期优势和局限性，并为模型构建者提供实用指南，包括解释概念模型结构、总结模拟输出、通过文本传达模拟可视化洞见以及解释模拟错误并提供解决方案。

Jun, 2023

这项开创性的研究探讨了大型语言模型（LLMs）如生成式预训练变换器（GPT）和双向编码器表示来自变换器（BERT）在技术、金融、医疗保健、教育等各个领域的广泛应用。尽管它们在自然语言处理（NLP）方面已经展现出卓越的能力，但这些 LLMs 在健身、整体福祉、城市规划、气候建模以及灾害管理等领域尚未得到系统性的研究，本综述除了提供对 LLMs 在不同领域的广泛应用进行全面分析外，还揭示了 LLMs 潜力尚未被利用的研究空白和领域。这项研究发现了 LLMs 在健身福祉、城市规划、气候建模和灾害响应等领域留下印记的创新方式，可以激发未来在这些领域的研究和应用。

Feb, 2024

本文讨论了大型语言模型在解决复杂问题，尤其是石油和天然气工程领域的应用，介绍了目前的 ChatGPT 方法在实际问题中的局限性，并讨论了大型语言模型的优势和适用的领域。

Apr, 2023

本研究探讨了使用 ChatGPT 自动生成建筑进度表的能力及其在建筑业自动化中的潜力，并得出如下结论： ChatGPT 能够生成符合逻辑并满足指示范围要求的进度表，具有显著的潜力用于自动化建筑行业相关任务，但技术仍有局限性需进一步发展以满足广泛的业界需求。

Jan, 2023

大型语言模型 (Large Language Models, LLMs)，如 GPT-4 的进步为生成设计提供了新的机会，本文调查了该工具在整个设计和制造流程中的应用。通过一系列示例，我们突出了当前 LLMs 的优点和局限性，旨在推动这些模型的持续改进和进步。

Jul, 2023

深入研究了建筑行业中应用生成人工智能（GenAI）的潜在机遇和挑战，提出了概念性的 GenAI 实施框架、实用建议，总结了未来研究的问题，并构建了关于 GenAI 的基础文献。

Sep, 2023

利用历史记录，将大型语言模型（LLM）应用于制药生产调查，提取特定信息并进行语义搜索。

Apr, 2024

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

该研究旨在调查大型语言模型与建筑能源模型软件的创新整合，重点关注 ChatGPT 与 EnergyPlus 的融合。文献综述表明，大型语言模型在工程建模中应用日益增长，但在建筑能源模型中的应用研究有限。通过三个案例研究，证明了大型语言模型在自动化和优化建筑能源模型任务方面的潜力，并强调了人工智能在推进可持续建筑实践和能源效率方面的关键作用。研究结果建议未来人工智能研究采用跨学科的方法，并对其他专门工程建模领域有着重要影响。

Feb, 2024