AviationGPT:航空领域的大型语言模型
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
通过构建多模态联合语义空间,以海洋为专题领域,将 MarineGPT 与海洋相关的图像和文本注入其模型,提供了更敏感、更丰富、更科学的反馈和理解,从而拓展了海洋的了解范围,并为未来的学术和工业研究提供了宝贵的数据和预训练模型。
Oct, 2023
通过使用 Large Language Models (LLMs),我们提出了 ModelGPT 框架,以满足用户的特定需求,并以更快的速度生成定制化的 AI 模型,以实现更加便利和用户友好的人工智能模型。
Feb, 2024
通过历史数据集训练的 CHATATC 大型语言模型在非安全关键的交通流量管理环境中进行了研究,测试了其查询和回应能力,并详细介绍了用于与 CHATATC 对话代理进行交互和协作的图形用户界面的设计。
Feb, 2024
本文是第一篇关于利用大规模预训练语言模型(LLMs)进行科学模拟的研究,聚焦于四个建模和模拟任务,分别评估 LLMs 的预期优势和局限性,并为模型构建者提供实用指南,包括解释概念模型结构、总结模拟输出、通过文本传达模拟可视化洞见以及解释模拟错误并提供解决方案。
Jun, 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
本文探讨大型语言模型在智能交通系统中的未来应用,介绍了交通数据的不同模态的处理和 LLM 的运行方式。此外也提供了智能手机崩溃报告自动生成和分析框架作为应用案例。虽然具有潜在优势,但数据隐私、数据质量和模型偏差等挑战需予以考虑。
Mar, 2023
AutoML-GPT 框架结合了多种工具和库,通过对话界面,用户可以指定需求和约束条件,实现数据预处理、特征工程和模型选择等操作,从而显著减少机器学习任务所需的时间和工作量。它能充分利用大型语言模型中的知识,为模型训练过程中的常见挑战提供宝贵见解和有效解决方案。
Sep, 2023
AcademicGPT 是一个专为学术研究而设计的模型,通过从学术论文、论文、某些学术领域内容、高质量的中文数据等中进行持续训练,展示了其从广泛知识能力、中文能力到学术能力的各项实用能力和多个领域特定的应用。
Nov, 2023
提出基于 HPC 领域的 LLaMA 模型 HPC-GPT,通过生成的 QA 实例进行细粒度调整,提升 LLM 在高性能计算任务中的性能表现。通过在 AI 模型、数据集管理以及数据竞争检测等 HPC 任务中使用 HPC-GPT,得到与现有方法相媲美的结果,展示其在 HPC 相关场景下的优秀性能。实验结果表明 HPC-GPT 潜力巨大,能够弥合 LLM 和 HPC 特定任务之间的性能差距,为复杂计算应用中的语言模型的使用铺平道路。
Oct, 2023