本文探讨了采用 ChatGPT 模型在智慧农业信息化领域的应用，解决传统深度学习方法在农业领域中存在的较大问题，提高用户的信息获取效率。

May, 2023

现有的大规模语言模型建设通常是在基础模型上进行微调，有些模型还会融入知识库而不需要预训练。本文提出了一种增量预训练方法来处理结构化知识和扫描文档，通过构建知识图谱作为外部知识库，旨在解决大规模语言模型中的机器幻觉问题。

Aug, 2023

通过对农业领域（特别是害虫管理）中人工智能大型语言模型（LLMs）生成的害虫管理建议内容进行评估，证明了人工智能大型语言模型在农业中的可行性，并且通过创新方法使用 GPT-4 作为评估器，在相关领域专家系统的基础上，综合评分，显示出 GPT-3.4 和 GPT-4 在大多数评估类别中优于 FLAN 模型，验证了人工智能大型语言模型在提供农业害虫管理建议方面的有效性和准确性（准确率为 72%）。

Mar, 2024

本研究主张将 ChatGPT 集成到精确农业自动传感器的数据处理管道中，以增强现代农业实践的各个方面，并为政策制定者提供更直观、自然的方式与农业数据处理系统进行交互，从而实时分析和解释农业数据并向利益相关者提供建议。

Nov, 2023

我们的研究利用大语言模型将菜谱文本转化为易于理解的形式，通过改进菜谱的步骤和指令并使用 Amazon Mechanical Turk 任务收集人类意见，证明了大语言模型作为数字厨师的潜在应用。

Jun, 2023

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

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

研究探索了利用大型语言模型（LLMs）自动提取食品安全领域与要求相关的法律内容并检查法规工件的合规性。研究结果表明，LLMs 在提高法规合规性和监管分析效率方面具有显著的潜力，尤其通过减少手动工作量，提高准确性，并在合理的时间和财务限制下实现。

Apr, 2024

该论文探讨了将大型语言模型（如生成式预训练变换器 GPT）整合到人机合作环境中，通过口头人机交流手段促进可变自主性的快速发展的数字景观中，介绍了一种基于 Unity 虚拟现实（VR）环境的 GPT 驱动多机器人测试平台的创新框架。用户研究表明，用户对于与机器人对话的预设期望较高，却很少尝试探索机器人合作伙伴的实际语言和认知能力，但那些进行探索的用户能从更自然的沟通和人类式的双向交流中受益。我们提供了一组对未来研究和类似系统的技术实施的经验教训。

Dec, 2023

本文讨论 OpenAIs ChatGPT，一种用于文本型用户请求（即聊天机器人）的生成式预训练转换器。讨论了 ChatGPT 及类似模型背后的历史和原则，以及其对学术界和学术研究出版的潜在影响。ChatGPT 被认为是自动准备论文和其他类型学术手稿的潜在模型。此外，还讨论了可能出现的潜在伦理问题，并将其置于人工智能、机器学习和自然语言处理的更广泛进展的背景之下。

Mar, 2023