探索大型语言模型 (LLMs) 在医学应用方面的潜力，特别是在药物监测事件提取方面的 ChatGPT 的能力。我们进行了广泛的实验，评估了 ChatGPT 在药物监测事件提取任务中的性能，并采用了各种提示和演示选择策略。研究结果表明，虽然 ChatGPT 在适当的演示选择策略下表现出了合理的性能，但与完全微调的小型模型相比仍然有所不足。此外，我们探索了利用 ChatGPT 进行数据增强的潜力。然而，我们的研究发现将合成数据引入微调可能会导致性能下降，可能是由于 ChatGPT 生成的标签中存在噪声。为了减轻这个问题，我们探索了不同的过滤策略，并发现在适当的方法下可以实现更稳定的性能，尽管不断改进仍然具有挑战性。

Feb, 2024

ChatDrug 是一种基于会话大型语言模型（LLMs）的药物编辑框架，该模型联合使用提示模块、检索域反馈（ReDF）模块和会话模块，以实现有效的药物编辑，其在 33 项药物编辑任务中表现最佳，并可以从领域特定的角度提供有启发性的解释，为制药研究和发展的推进铺平了道路。

May, 2023

本研究的主要目的是提供 ChatGPT 检测的最新技术的全面评估，同时我们评估了其他 AI 生成的文本检测工具，以检测 ChatGPT 生成的内容。此外，我们还创建了一个基准数据集用于评估各种技术在检测 ChatGPT 生成内容方面的性能。研究结果表明，现有方法都不能有效地检测 ChatGPT 生成的内容。

Apr, 2023

研究表明，在监管机构的强制执行下，利用 ChatGPT 作为辅助工具的标注方式能够提高标注的准确性和一致性，从而更好地检测时下热门的社交媒体影响力营销推广，更好地遵守监管要求，提高帖子的透明度。

Jun, 2023

这篇论文评估了 ChatGPT（GPT-3.5、GPT-4）对数字取证领域的影响和潜在影响，重点关注最新的预训练 LLM GPT-4，通过一系列实验评估了它在包括文物理解、证据搜索、代码生成、异常检测、事件响应和教育等多个数字取证应用场景中的能力，并总结了它的优势和风险。综合而言，尽管 ChatGPT 在数字取证领域存在一些潜在的低风险应用，但很多应用目前不适用，因为需要将证据上传至服务端，或者需要对所询问的话题具有足够的知识以识别错误的假设、不准确性和错误。然而，对于合适的知识用户而言，在某些情况下，它可以作为一个有用的辅助工具。

Jul, 2023

ChatGPT 的生成、解释和检测虚假新闻的能力进行了全面的探索，证明了其在生成高质量虚假新闻样本、解释虚假新闻特点和检测虚假新闻方面表现良好，但仍有改进的空间，并进一步研究了提升其检测能力的潜在额外信息。

Oct, 2023

该研究使用了 ChatGPT 作为虚拟指南，为开发抗可卡因成瘾药物的研究人员提供战略和方法论的指导，通过利用 ChatGPT 的能力，介绍了一种新的药物发现方法，表明 ChatGPT 与人类专业知识的合作互动能够增强潜在药物解决方案的设计和开发，以 AI 为动力的聊天机器人将推动药物创新领域的革命。

Aug, 2023

本研究旨在探讨利用预训练的大型语言模型 (ChatGPT) 进行数据增强来识别电子病历中的关键因素，结果表明基于 ChatGPT 的数据增强对药物识别和药物事件分类任务的性能提高有益。

Jun, 2023

该研究探讨了 ChatGPT 与加密货币欺诈之间的复杂相互作用，展示了通过操纵 ChatGPT 提示来影响结果、绕过道德条款并实现特定欺诈目标的方法，强调了对于初学者欺诈者来说 ChatGPT 可能是有价值的指导者，以及在密码货币欺诈的背景下理解、安全地使用复杂语言模型的重要性，同时指出在数字货币领域负责任和道德使用 LLMs 的重要性，以识别潜在风险并解决道德问题。

Jun, 2024

ChatGPT 是最流行的语言模型之一，在各种自然语言任务上表现出色。本研究的目的是全面调查这些方法在分布偏移下的泛化行为，包括提示、文本长度、主题和语言任务，从而为 ChatGPT 检测的未来方法或数据收集策略的开发提供指导。

Oct, 2023