本文介绍了最近关于预训练语言模型（PLMs）的新进展，重点讨论了大型语言模型的预训练、适应和调整、利用和容量评估四个方面，并讨论了未来研究的问题和方向。

Mar, 2023

通过对多个 LLM 模型的研究，本文不仅提供了全面的概述，还明确了现有挑战，并指出了未来的研究方向。该综述提供了关于生成型人工智能的当前状态的全面观点，为进一步的探索、增强和创新提供了启示。

Mar, 2024

当面临领域特定问题时，大语言模型（LLMs）可能会遇到问题，如知识遗忘、知识重复、知识幻觉以及知识毒性，这些问题突显了 LLMs 的训练数据和算法设计的困扰。为了解决这些问题，建议对训练数据进行多样化，微调模型，提高透明度和可解释性，并引入伦理和公平性培训。未来的技术趋势可能会倾向于迭代方法学、多模态学习、模型个性化定制以及实时学习和反馈机制。最重要的是，未来的 LLMs 应确保在为人类服务时优先考虑公平、透明和伦理，确保它们持有高的道义和道德标准。

Oct, 2023

本文讨论机器翻译使用大型语言模型的一些有趣方向，包括样式化翻译、互动翻译、基于翻译记忆的机器翻译以及一种新的使用大型语言模型的评估范式。我们还讨论了机器翻译中的隐私问题以及一种基本的隐私保护方法来减轻这些风险，为了说明我们提出的方向的潜力，我们提供了几个示例，展示了提出的方向的可行性，强调了未来研究中的机遇和挑战。

May, 2023

大型语言模型在个性化中的应用、挑战和潜在利用方式的讨论。

Jul, 2023

本文比较了 ChatGPT 在自然语言处理领域中，在机器翻译、文本摘要、问答和语言生成等方面的表现，并使用自由质量（SQ）分数与每个类别中的主要算法进行了比较。通过有效的验证策略，安全性和可大规模采用 LLM 的示例总结了该论文的观点和结果。

Mar, 2023

大语言模型在自然语言处理任务中的应用及未来发展潜力的研究，包括 LLMs 的当前进展，应用领域的分类，新研究前沿以及相关挑战。

May, 2024

通过使用基于 transformer 的生成神经网络架构的 ChatGPT 和其他大型语言模型（LLM）在自然语言处理和图像合成等领域的惊人成功，许多研究人员对过程系统工程（PSE）中的潜在机会感到兴奋。然而，尽管它们在某些任务中非常有用，如撰写文件的初稿、代码编写辅助、文本摘要等，但它们在高度科学领域的成功受限于缺乏深度领域知识而无法推理、规划或解释。在这篇论文中，我们讨论了在化学工程领域开发这种系统面临的挑战和机遇。

May, 2024

神经机器翻译（NMT）的进化受到六个核心挑战的显著影响，本研究重新审视这些挑战，提供有关高级大型语言模型（LLMs）背景下其持续相关性的见解：领域不匹配、平行数据量、罕见词预测、长句翻译、注意力模型作为词对齐以及次优束搜索，我们的实证发现表明 LLMs 在主要语言的预训练阶段有效减少对平行数据的依赖，LLM 基于的翻译系统显著提高了包含大约 80 个单词的长句翻译，并且可翻译长度达 512 个单词的文档。然而，尽管取得了显著改进，领域不匹配和罕见词预测的挑战仍然存在。虽然与 NMT 特定相关的词对齐和束搜索的挑战可能不适用于 LLMs，但我们确定了 LLMs 在翻译任务中面临三个新的挑战：推理效率、预训练阶段对低资源语言的翻译以及人对齐评估。数据集和模型在此 https URL 上发布。

Jan, 2024

对大型语言模型（LLMs）进行了综述，包括三个流行的 LLM 系列（GPT，LLaMA，PaLM）的特点、贡献和局限性，同时讨论了构建和增强 LLMs 的技术、为 LLM 训练、微调和评估准备的常用数据集以及常用的 LLM 评估指标，最后讨论了未来的挑战和研究方向。

Feb, 2024