文章系统阐述了大规模基础模型（LSF-Models）的关键组成部分和最新发展，回答了如何构建适用于 PHM 任务的 LSF-Model 以及这一研究范式的挑战和未来发展路线图。

May, 2023

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

该论文回顾了使用知识图谱增强的预训练模型的研究，详细介绍了现有的知识图谱增强预训练语言模型（KGPLMs）及其应用，并提出了基于知识图谱增强的大型语言模型（KGLLM）的思想以增强 LLM 的面向事实的推理能力，为 LLM 的研究开辟了新的途径。

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

该研究调查了大型语言模型在生物医学和健康领域中的多种应用，包括生物医学信息检索、问答、文本摘要、信息提取和医学教育等，并研究了 LLM 是否具有革新这些任务的能力，发现 LLMs 在生物医学文献生成方面已取得了显著进展，但在其他方面，其进展并不太大。虽然大型语言模型在生物医学与健康领域应用的潜力巨大，但其使用也存在某些风险和挑战，例如可疑生成的信息以及涉及敏感病人数据的法律和隐私问题。

Jun, 2023

本文讨论了大型语言模型在解决复杂问题，尤其是石油和天然气工程领域的应用，介绍了目前的 ChatGPT 方法在实际问题中的局限性，并讨论了大型语言模型的优势和适用的领域。

Apr, 2023

本文介绍了如何利用大型语言模型 (LLMs) 和尤其是 ChatGPT 进行编程、源代码分析和代码生成，研究了 LLMs 和 ChatGPT 在代码创建、代码文档化、漏洞检测、重构等多个领域中的应用，并指出它们在编程社区中的使用有望得到进一步推广。

Jun, 2023

该研究提出了一种创新的方法，在临床决策中应用大型语言模型（LLMs），重点关注 OpenAI 的 ChatGPT。我们的方法介绍了在数据稀缺情况下，采用上下文提示（策略性地设计了包括任务描述、特征描述和领域知识整合的提示）进行高质量二元分类任务的应用。我们的研究探索了 LLMs 基于零样本和少样本提示学习的动态性，通过比较 OpenAI 的 ChatGPT 在不同数据条件下与传统监督式机器学习模型的性能，旨在提供对不同数据可用性下提示工程策略有效性的见解。这篇论文架起了人工智能和医疗保健之间的桥梁，提出了一种新的 LLMs 在临床决策辅助系统中的应用方法，并强调了提示设计、领域知识整合和灵活学习方法在增强自动化决策方面的变革潜力。

Aug, 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

本文分析了当前基础 LLM (ChatGPT) 与专门的预训练模型 (REBEL) 的联合实体和关系提取应用，以可持续发展文本为案例进行了多个实验，结果表明，使用先进的 LLM 模型可以提高从非结构化文本创建知识图谱的过程的准确性，并探索了使用基础 LLM 模型自动创建本体论的潜力，取得更相关和准确的知识图谱。

May, 2023