Sep, 2023

ChatPRCS：基于 ChatGPT 的个性化英文阅读理解支持系统

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TL;DR本研究提出了一种基于 ChatGPT 和发展区域理论的个性化阅读理解支持系统 (ChatPRCS)，通过预测学习者的阅读理解能力、生成适合难度的问题以及自动评估等方法，提高阅读理解教学的质量。实证结果表明，ChatPRCS 能够为学习者提供与专家制定的问题在统计水平上广泛契合的高质量阅读理解问题。
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发现论文，激发创造
  • 评估 ChatGPT 作为一个问答系统：全面分析与现有模型的比较

    ChatGPT 作为一个问答系统，通过对其在提供的段落中提取回答的能力进行评估，发现它在生成模型方面表现出了实力，但在问题回答方面相对于特定任务模型表现较差，而提供上下文可以提高其性能，提问方式对其准确性有所影响，并且在提供的上下文中提供了无法从中获取答案的问题的回答，还存在答案幻觉的现象。

    Dec, 2023

  • RecGPT：借助 ChatGPT 培训范例，为序列推荐生成个性化提示

    ChatGPT 在自然语言理解方面取得了显著的成功。为了将 ChatGPT 的基本模式应用于推荐任务，我们在项目索引级别上设计了一个新的聊天框架。我们的创新主要包括模型、训练和推断等三个方面。通过在离线公共数据集和在线 A/B 测试中进行实验证明了我们提出方法的有效性。

    Apr, 2024

  • 探究 ChatGPT 在内容排序方面的能力：一项关于与人类偏好的一致性的初步研究

    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

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    ChatGPT 与中国高中学生在文本阅读推理能力方面存在互补关系，ChatGPT Plus 在情感和因果推理中表现卓越，而学生在负面情绪和逻辑分析方面具有优势。

    Nov, 2023

  • 使用 ChatGPT 进行对话式推荐：通过反馈重新提示的方式改善推荐

    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

  • 评估 ChatGPT 在回答复杂问题时作为问答系统的有效性

    评估使用自身知识作为问答系统的 ChatGPT 在回答复杂问题方面的能力，我们提出了一个框架来评估其功能和可靠性，并使用 CheckList 和 8 个现实世界的基于 KB 的问答数据集进行了测试。 我们发现 LLM 模型的一些常见问题。

    Mar, 2023

  • ChatGPT 在标准化考试中的表现 -- 学习者的一种拟议策略

    ChatGPT 在标准化考试准备中的问题解决能力及其潜在应用进行了探索，重点关注 GRE 数学考试。本研究调查了 ChatGPT 在 GRE 数量领域的不同问题类型上的表现，并研究了修改问题提示对其准确性的影响。研究结果表明，在对原始问题使用指令引导和上下文提示后，ChatGPT 的准确性有了统计上的改进。与原始数据 69% 的准确率相比，修改后的提示下 ChatGPT 的准确率达到了 84%。研究讨论了 ChatGPT 在某些问题上的困难之处以及提示修改对于 GRE 等标准化考试准备的帮助，并提供了未来的研究方向。

    Sep, 2023

  • 评估 ChatGPT 作为推荐系统的方法论

    本研究旨在填补大型语言模型在推荐场景中的潜力研究空白，并通过实验评估 ChatGPT 在零样本推荐系统中的能力及其与标准推荐算法以及其他大型语言模型的对比表现。

    Sep, 2023

  • 分析使用 ChatGPT 解决入门编程任务的初学者程序员的聊天协议

    通过分析大型语言模型（LLMs）与入门级编程学生的交互，我们了解到了学生们与 ChatGPT-3.5 等相关工具的互动情况，这将对未来的高等教育入门级编程课程的教学实践和指导产生积极影响。

    May, 2024

  • 使用 ChatGPT 提示开发有效的教育聊天机器人：社交媒体素养案例初步测试的见解

    本研究基于 ChatGPT 模型实现了零 - shot 学习的教育聊天机器人，能够以多种不同的教育策略和对话风格进行个性化学习交互，此外还讨论了聊天历史记录和 ChatGPT 响应变异性带来的挑战，并提供了初步的解决方案以促进有效的教育聊天机器人的开发。

    Jun, 2023