在这篇论文中，我们研究了 ChatGPT 作为一个前 n 个对话式推荐系统的有效性，通过在 ChatGPT 周围建立一个严谨的流程来模拟用户如何实际查询模型以获得推荐，并通过反馈反复提示以优化推荐。我们进一步探讨了 ChatGPT 推荐中的流行度偏见，并将其与基准模型的表现进行了比较，发现通过反馈反复提示 ChatGPT 是改善推荐相关性的有效策略，并且可以通过提示工程来缓解流行度偏见。

Jan, 2024

本文介绍了利用大型语言模型进行对话推荐的研究，并提出了一种基于 LLM 的用户模拟器的交互式评估方法 iEvaLM，从而改善了现有的评估协议。在两个公共数据集上的实验表明，ChatGPT 展现出较大的优势，并强调解释性的评估。此研究有助于更深入地理解 LLMs 在 CRSs 中的潜力，并为未来的研究提供一个更灵活、易于使用的评估框架。

May, 2023

本文通过评估 ChatGPT 在各种自然语言处理任务中的表现，旨在验证其优缺点，并为未来的 LLM 研究提供思路。作者发现 ChatGPT 能够完成多种任务，取得很好的表现，但仍有许多难题需要解决。

May, 2023

本文通过对 ChatGPT 在需求分析任务上的表现进行实证评估，探讨生成式大语言模型在自然语言处理领域对需求工程的影响，结果显示 ChatGPT 在多语言多类型需求文档检索上表现出令人惊叹的能力。

Apr, 2023

本文研究了使用 ChatGPT 和 GPT-4 等生成式大型语言模型来进行信息检索中相关性排序的能力，并且实验证明，经过适当的指导，这些模型可以提供比监督方法更具竞争力甚至更好的结果，并探索将 ChatGPT 的排序能力提炼成一个专门的模型的潜力。

Apr, 2023

研究通过在三个常用的 NLG 元评估数据集上实验，评估 ChatGPT 作为 NLG 指标的可靠性，结果表明其与黄金人类判断的相关性达到了同类指标的最高水平或具有竞争性。

Mar, 2023

本研究评估了 ChatGPT 在内容排序方面的能力，结果表明 ChatGPT 的排序偏好与人类的一定程度上一致。这证明了它具有一定的‘zero-shot ranking’能力，有潜力在许多排序任务中减轻注释压力。

Mar, 2023

本研究评估了多语言文本处理技术的热门系统 ChatGPT 在 37 种不同的语言中进行的 7 项不同任务的表现，揭示了其在不同 NLP 任务和语言方面的表现与其他模型相比较差，需要进一步的研究来发展更好的模型和了解多语言学习。

Apr, 2023

本文介绍了关于文本摘要的各种方法，包括提取式和抽象式，并探讨了大型语言模型在此方面的应用潜力。作者以四个数据集为例，展示了 ChatGPT 生成的摘要与人类参考的差异，并发现 ChatGPT 在摘要性能上可以与传统的微调方法媲美。该研究为各种文本摘要任务开辟了新方向，提供了有价值的见解。

Feb, 2023

本文介绍了一种基于 ChatGPT 的 BookGPT 书籍推荐系统，利用大型语言模型技术实现了书籍的评分、用户评分和书籍概述等三项典型任务。同时，本文还讨论了 BookGPT 在书籍推荐场景中的优缺点，并分析了后续 LLM 在这些场景中的机遇和改进方向。

May, 2023