本文通过一系列的比较研究，设计实验性方案并提出数据分析问题，探究 GPT-4 作为数据分析师的能力，从而证明其在该领域有着与专业人类数据分析师相媲美的表现。

May, 2023

本文报道了 OpenAI 发展的最新模型 GPT-4，证明其不仅能够掌握语言，而且在数学、编码、视觉、医学、法律和心理等多个领域中都能够解决新颖且困难的任务，表现接近于甚至超过人类的水平，代表了一种新的群体智能的语言模型，并可能被视为人工通用智能（AGI）系统的早期、但尚不完整的版本。同时，本文还探讨了 GPT-4 的局限性，指出其可能需要超越下一个预测的新范式，为实现更深入和全面的 AGI 版本的发展面临的挑战，以及该技术飞跃的社会影响和未来研究方向的反思。

Mar, 2023

该研究探讨了大型语言模型（LLM），特别是 GPT-4，在课堂对话分析中的应用，这是教学诊断和质量改进的关键研究任务。研究发现传统定性方法在教育研究中具有知识密集和劳动密集的特点，调查了 LLM 在简化和增强分析过程方面的潜力。通过对中学的数据集进行分析，包括数学和语文课堂的对话，该研究对人工编码的对话进行了评估，并使用定制的 GPT-4 模型进行了分析。该研究重点比较了手动注释和 GPT-4 输出，以评估其在教育对话分析中的有效性。评估了 GPT-4 的时间效率、编码者间一致性和编码者间可靠性。结果表明，使用 GPT-4 能够显著节省时间，并且模型与人工编码者之间具有高度的一致性，尽管在某些代码上存在差异。这些发现凸显了 LLM 在教学评估和促进方面的巨大潜力。

Feb, 2024

大型语言模型在自然语言处理任务中表现出色，我们通过对 Chartered Financial Analyst (CFA) 考试模拟试题的全面评估，考察 ChatGPT 和 GPT-4 在金融分析方面的理解能力，包括零编程、连续思路和少量编程等场景的性能评估和限制，进而估计它们通过 CFA 考试的可能性，并提出改进策略以增强大型语言模型在金融领域的适应性。我们希望这项研究为继续改进金融推理方面的大型语言模型奠定了基础。

Oct, 2023

本文介绍了 GPT-4，一种大规模、多模态模型，可接受图像输入和文本输入，并产生文本输出。通过预先训练，优化方法和改进后的对齐过程，GPT-4 表现出人类水平的性能。

Mar, 2023

本研究通过基于对话的任务评估 Large Language Models（LLMs）和人类主体在解释语用学方面的能力，结果显示 GPT4 在解释语用学方面表现出了优越的性能和速度，同时在人类写作样本的预测试中也表现出了准确性，进一步的分析也揭示了 LLMs 的显著和持续的发展，为通信中心领域 AI 模型的发展和应用提供了重要的启示。

Dec, 2023

OpenAI 开发的第四代 GPT 系列语言模型 GPT-4，具有更强的多语种能力、上下文理解能力和推理能力，可以应用于聊天机器人、个人助理、语言翻译、文本摘要和问答等领域，但也存在计算需求、数据需求和伦理问题等挑战。

May, 2023

本文对 ChatGPT 和 GPT-4 进行了综合调查，分析了其在各领域的潜在应用，发现 ChatGPT/GPT-4 主要应用于自然语言处理，并在教育、历史、数学、医学和物理等领域具有潜力。同时也提出了伦理问题和未来发展方向。

Apr, 2023

利用大型语言模型 (LLMs) 管理结构化数据并增强数据科学流程的兴趣日益增长。尽管具有潜在的好处，但其整合引发了对可靠性和决策方法的重要问题，强调了模型选择过程中包括数据性质、问题类型、性能指标、计算资源、可解释性与准确性、对数据的假设以及伦理考虑等多种因素的重要性。我们的目标是阐明和表达 GPT-4 模型选择推荐背后的因素和假设。我们采用变异性模型描述这些因素，并使用玩具数据集评估模型和已确定的启发式方法的实施。通过将这些结果与其他平台的启发式方法进行对比，我们的目的是确定 GPT-4 方法的有效性和独特性。本研究致力于推进我们对人工智能决策过程的理解，特别是在数据科学中的模型选择领域。我们的努力旨在创建更加透明和可理解的人工智能系统，为数据科学实践贡献更负责任和高效的方法。

Nov, 2023

GPT-4 在生成编程代码方面表现优异，优于其他大型语言模型，具备在不同编程语言之间翻译和学习的强大能力，同时具备与人类程序员相当的代码生成效率，表明其在编程代码生成和软件开发中具备可靠的助手潜力。

Mar, 2024