研究表明，ChatGPT 和大型语言模型在科学的管理、创造和分析任务方面具有转化潜力，但需要通过积极的监管和科学教育来解决与偏见、错误信息和质量保证相关的风险。

Jun, 2023

该研究论文探讨了大语言模型和聊天机器人结合应用于研究生工程教育的可能性，并通过一个研究案例证明了聊天机器人在课堂上的潜在优势，包括促进自主学习、提供即时反馈以及减轻教师负担。该研究还讨论了智能提示对聊天机器人性能的提升效果以及如何通过插件扩展聊天机器人的功能，同时强调在教育中使用这些人工智能模型所面临的挑战和伦理问题，并主张采取平衡的方法进行评估和改进。

Sep, 2023

大型语言模型 (LLMs) 在增强自然语言理解方面具有变革性的力量，代表着朝着人工通用智能迈出的重要一步。科学 LLMs 是一个新兴的领域，专门针对促进科学发现进行工程化设计。本文详细调查了科学 LLMs，并围绕生物化学领域进行了深入研究，包括文本知识、小型分子、大分子蛋白质、基因组序列以及它们的组合，从模型架构、能力、数据集和评估等方面进行了分析。最后，我们批判性地审查了当前的挑战，并指出了前景广阔的研究方向以及 LLMs 的进展。通过提供对该领域技术发展的全面概述，本调查力求成为研究人员在科学 LLMs 复杂领域中的宝贵资源。

Jan, 2024

本文全面调查了基于大型语言模型（LLMs）的聊天机器人在各个领域的进化和部署，总结了基础聊天机器人发展、LLMs 演进，并提供了当前正在使用和开发中的基于 LLMs 的聊天机器人概述。我们将 AI 聊天机器人视为生成新知识的工具，探讨了它们在各个行业中的多样应用。然后，我们讨论了一些挑战，包括训练 LLMs 使用的数据和生成知识的滥用可能引发的问题。最后，我们展望未来，探索如何提升它们在众多应用中的效率和可靠性。通过介绍 LLMs-based 聊天机器人的关键里程碑和当今背景，我们的调查邀请读者深入研究这一领域，并思考它们的下一代将如何重塑对话型人工智能。

Jun, 2024

本文分析了引入生成式人工智能（AI）的大型语言模型（LLMs）—— 如 OpenAI 的 ChatGPT、GPT3.5 和 GPT4、谷歌的 Bard、Large Language Model Meta AI（LLaMA）等 —— 在通信界面（特别是企业无线产品和服务）中应用的能力和局限性，并针对 Craddlepoint 公开数据进行多个用例的比较分析，包括领域自适应、内容连贯性、输入扰动和错误的鲁棒性。我们相信这种评估将为数据科学家提供建立面向领域特定需求的定制对话接口的有用见解。

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

大型语言模型在科学计算应用中的应用领域和研究进行了概述，重点突出了涉及科学文献和描述物理系统的专用语言的自然语言处理的使用案例。在医学、数学和物理学领域，聊天机器人样式的应用可以与领域专家进行迭代，进行问题解决。同时，我们还对分子生物学中的专用语言进行了审查，这些语言包括分子、蛋白质和 DNA 的使用，语言模型被用于预测特性，甚至以比传统计算方法快得多的速度创建新型物理系统。

Jun, 2024

通过使用嵌入式算法来扩展预训练语言模型的能力，作者提出了一种证据支持的问答方法来展示这种方法的优势，相比于传统的 fine-tuning 方法，该方法获得了 6.4％的改进。

May, 2023

通过从特定领域的文本源有效提取相关知识和自适应培训聊天机器人，我们引入了一种增强大型语言模型（LLMs）的新方法。我们的模型通过训练知识矿工 LLMiner 自动从相关文档中提取问题和答案对，并将这些 QA 对与对话数据集结合来对 LLM 进行微调，从而丰富了其特定领域的专业知识和对话能力。与通常基于领域语料库直接微调的模型相比，我们的模型在新的评估基准上表现出显著的性能改进，并且只需要人为介入的最小数量的种子实例，为 LLMs 通过模型合成的训练数据实现自我改善提供了可能性。

Nov, 2023

这篇研究论文总结了大型语言模型（LLMs）不同子类的最新发展，包括基于任务的金融 LLMs、多语言 LLMs、生物医学和临床 LLMs，以及视觉语言 LLMs 和代码语言模型。它还强调了聊天机器人和虚拟助手开发领域中的未解决问题，如增强自然语言处理、提升聊天机器人智能性以及解决道德和法律困境，旨在为对基于 LLMs 的聊天机器人和虚拟智能助手技术感兴趣的读者、开发者、学者和用户提供有用的信息和未来方向。

Jul, 2023