大型语言模型在生物信息学领域具有巨大潜力和前景，广泛应用于基因组学、转录组学、蛋白质组学、药物发现和单细胞分析等多个层面的生物信息学问题。

Jan, 2024

利用 Transformer 架构的大型语言模型在教育领域引起了广泛关注，主要应用包括生成和评估教育材料、自动问题生成等，其中 GTP-3 和 BERT 是最受欢迎的模型。

May, 2024

基于 Transformer 架构的大型语言模型（LLMs）的近期进展在自然语言处理（NLP）应用领域展示了显著的拓宽范围，超越了其在聊天机器人技术中的初始应用。本文探究了这些模型的多方面应用，重点关注 GPT 系列，对人工智能（AI）驱动工具在改变编码、问题解决等传统任务上起到的转变性影响进行了研究，同时开辟了在不同行业中进行研究和开发的新方向。从代码解释和图像描述到便于构建交互式系统和推动计算领域的发展，Transformer 模型展示了深度学习、数据分析和神经网络设计相结合的协同作用。本调查报告深入了解了 Transformer 模型的最新研究，突出了其多功能性和在实际应用领域中转型的潜力，从而为读者提供了对 Transformer-based LLMs 在当前和未来实际应用领域的全面理解。

Mar, 2024

这项开创性的研究探讨了大型语言模型（LLMs）如生成式预训练变换器（GPT）和双向编码器表示来自变换器（BERT）在技术、金融、医疗保健、教育等各个领域的广泛应用。尽管它们在自然语言处理（NLP）方面已经展现出卓越的能力，但这些 LLMs 在健身、整体福祉、城市规划、气候建模以及灾害管理等领域尚未得到系统性的研究，本综述除了提供对 LLMs 在不同领域的广泛应用进行全面分析外，还揭示了 LLMs 潜力尚未被利用的研究空白和领域。这项研究发现了 LLMs 在健身福祉、城市规划、气候建模和灾害响应等领域留下印记的创新方式，可以激发未来在这些领域的研究和应用。

Feb, 2024

大语言模型如 ChatGPT 不仅限于人类语言，还可以分析 DNA、蛋白质和基因表达等串联数据，从而生成可应用于复杂模式识别和生物学解释的基础模型，本文评述了不同类型的大语言模型，并展示了它们在生物学领域中的最新应用，同时探讨了这些模型如何在植物界中进行部署。

Jan, 2024

利用大型语言模型的丰富语言知识和强大的推理能力，我们提出了一种新的生成式翻译范式 ——“GenTranslate”，可以从 N 个候选译文中生成更高质量的翻译结果，并且在各种语音和机器翻译基准测试中明显优于现有模型。

Feb, 2024

这篇研究论文探讨了人工智能领域的语言模型发展及近期成果，重点介绍了基于变压器架构的大型语言模型的工作原理，以及这些预测模型如何展现出类人的智能水平。

Jul, 2023

该研究论文主要针对基于 Transformer 的大型语言模型的长上下文能力进行了模型架构的改进，并提供了与之相关的评估需求以及未来研究的挑战和潜在方向。

Nov, 2023

本篇综述论文全面分析了大型语言模型的架构及其分类、训练策略、训练数据集和性能评估，并讨论了未来的研究方向，最后总结了大型语言模型研究的重要发现和关键的架构和训练策略。

Jul, 2023

基于大型语言模型（LLMs）和进化算法（EAs）的优势和互补性，本文提出了一篇综合综述和展望性的论文，将它们的相互启示分为 LLM 增强进化优化和 EA 增强 LLM 两个方面，并介绍了一些整合方法来论证在各种应用场景中 LLMs 与 EAs 的融合。这篇论文是围绕 LLMs 时代的 EA 研究的首个综合综述，为了解和利用 LLMs 与 EAs 之间的协作潜力奠定了基础，并提供了挑战和未来方向的指导。

Jan, 2024