本文探讨了 ChatGPT 在自动日志解析方面的能力，并针对两个研究问题进行了评估，结果表明 ChatGPT 可以通过适当的提示方法实现良好的日志解析结果，尤其是采用少样本提示时效果最佳，同时提出了 ChatGPT 日志解析面临的挑战和机遇。

Jun, 2023

通过 ChatGPT 的语言解释能力，本研究提出了基于 ChatGPT 的 LogGPT 框架，旨在探索将大规模语料库的知识转移应用于基于日志的异常检测。在 BGL 和 Spirit 数据集上，通过与三种基于深度学习的方法进行比较，实验评估了 LogGPT 的性能，显示出良好的可解释性和有希望的结果。该研究初步揭示了 ChatGPT 等基于提示的模型在基于日志的异常检测任务中的潜力。

Sep, 2023

本文介绍了如何利用大型语言模型 (LLMs) 和尤其是 ChatGPT 进行编程、源代码分析和代码生成，研究了 LLMs 和 ChatGPT 在代码创建、代码文档化、漏洞检测、重构等多个领域中的应用，并指出它们在编程社区中的使用有望得到进一步推广。

Jun, 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

ChatGPT 对安全导向的程序分析的能力进行了研究，从攻击者和安全分析师的角度出发，通过引入挑战性任务评估 ChatGPT 的回答质量，以更清楚地了解其在安全导向的程序分析领域的优势和限制。

Jul, 2023

研究论文对大型语言模型（LLMs）在系统安全领域中的影响和局限性进行了探讨，发现 ChatGPT 不仅在生成代码方面有出色的能力，还在理解用户提供的自然语言指令、推理程序的控制和数据流、生成复杂数据结构以及反汇编汇编代码等方面展示了强大的能力。研究表明，GPT-4 在大多数安全任务中相较于 GPT-3.5 有显著改进，同时也确定了 ChatGPT 在安全相关任务中的某些限制，例如处理长代码上下文的能力受限。

Dec, 2023

本研究探讨了 ChatGPT 在解决编程问题方面的有效性，考察了其解决问题的正确性和时间、内存复杂度等效率，研究结果表明 ChatGPT 在结构化问题方面表现出较好的成功率，但其调试任务表现不佳，为 ChatGPT 的能力和改进提供了精辟的了解。

Jul, 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

该论文研究了大型语言模型（LLMs）ChatGPT-3.5 和 GPT-4 在解决入门级编程任务中的表现，并根据表现得出了利用 LLMs 进行教学场景和评估格式的暗示。研究选取了来自免费网站 CodingBat 的 72 个针对初学者的 Python 任务，使用完整任务描述作为 LLMs 的输入，通过 CodingBat 的单元测试评估生成的回复。此外，还分析了文本解释和程序代码的普遍可用性。结果显示得分高，正确响应率为 94.4％至 95.8％，同时文本解释和程序代码的可用性可靠，从而为将 LLMs 纳入编程教育和评估中打开了新的途径。

Aug, 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