本文研究利用 Chat-GPT 建立的大型语言模型在文档级机器翻译中的应用，通过评估话语建模的能力，比较它与商业翻译系统和高级文档级机器翻译方法的性能，发现 Chat-GPT 在人类评估方面表现优异，同时揭示了话语建模的挑战和机遇。

Apr, 2023

本文通过三种不同的方法，基于大型语言模型（LLMs）对于 ChatGPT 响应的逐轮质量进行预测，并使用动态少量样本来改善基准，并分析了其他两种方法的性能并提出未来研究的改进。研究表明，Llama 2 模型正在缩小 ChatGPT 和开源 LLMs 之间的性能差距，但发现 Llama 2 模型不能像 ChatGPT 那样从少量样本中受益。

Aug, 2023

研究论文从自然语言生成任务的角度全面评估了 ChatGPT、ChatGLM、基于 T5 的模型、基于 LLaMA 的模型和基于 Pythia 的模型等众所周知且表现良好的大型语言模型的性能，并提出了一种常见的评估设置，其中包括输入模板和后处理策略，通过与详细分析相结合的自动结果来报告研究结果。

May, 2024

本研究提出了一种 LLm-Augmenter 系统，它通过使用存储在特定任务数据库中的外部知识和迭代地根据效用函数生成的反馈来改善 LLM 的提示，从而使其生成基于外部知识的响应，实现了应用到任务导向对话和问题回答的实际场景中，显著减少 ChatGPT 模型的幻觉。

Feb, 2023

本研究探讨了 ChatGPT 在话语语篇分析中的能力，特别是话题分割、话语关系识别和话语分析三个任务的能力。结合创新的思维链（COT）方法，发现 ChatGPT 对于话题分割有较好的表现，但在话语关系识别和话语分析等较难的任务中有待提高。

May, 2023

基于大型语言模型（LLMs）的研究和应用在生物信息学领域有着巨大潜力和效力，该研究通过分析各种关键生物信息学任务，证明了 LLMs（如 GPT 变体）在给定适当提示的情况下可以成功处理大多数任务，同时也分析了在复杂生物信息学任务中的局限性。

Feb, 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

这篇论文研究了使用大型语言模型 ChatGPT-3.5 在真实人机对话中执行对话行为检测的能力，并与专门的模型进行对比。研究发现，专门的模型和 ChatGPT 都没有达到令人满意的结果，低于人类表现，但 ChatGPT 显示出了潜在的潜力，并经常超过专门的检测模型。最后，论文深入探讨了 ChatGPT 的主要缺点，并提出了增强 LLM 能力的未来研究的指导。

Sep, 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

通过对 24 名职业软件工程师使用 ChatGPT 一周期间的对话和整体体验进行定性分析，发现他们更多地使用 ChatGPT 获取解决任务的指导或对抽象主题的学习，并提出了一个理论框架，指导今后关于职业软件工程师使用 LLM 的学术讨论和设计未来经验性研究。

Apr, 2024