本文研究大型语言模型（LLMs）对人工智能研究的影响。通过以GPT3.5 / ChatGPT3.4和ChatGPT 4为例，我们展示这些模型具有什么样的功能，并且这些模型令人们瞩目的领域覆盖速度证明了这个趋势正在逐渐变成实现通用智能的强劲迹象。这些模型的创新也将随着这些人工智能系统的成熟而扩大，并将展示出在我们社会的多个方面具有重要影响的不可预见的应用。

May, 2023

研究表明，ChatGPT和大型语言模型在科学的管理、创造和分析任务方面具有转化潜力，但需要通过积极的监管和科学教育来解决与偏见、错误信息和质量保证相关的风险。

Jun, 2023

ChatGPT是OpenAI创建的一种大型语言模型(LLM)，通过大量数据的精心训练，推动了自然语言处理(NLP)的发展，并拓展了LLM的能力边界。本文主要目标是对ChatGPT及其演变的当前研究方向进行简明概述，提供了基于玻璃盒和黑盒观点的综合分析。此概述也揭示了LLM和GAI领域的现有和缺失研究方向，有益于公众用户和开发人员。

Jul, 2023

2022年底，ChatGPT的发布在AI的研究和商业领域引发了巨大的风潮，通过使用监督微调和强化学习来对大型语言模型进行指令调优，它展示了模型能够回答人类提出的问题并按照广泛的任务进行指令遵循，使得大型语言模型的研究兴趣得到了极大的加强，各种新的大型语言模型层出不穷，包括很多专注于大型语言模型的初创公司。然而，尽管封闭源的大型语言模型（如OpenAI的GPT和Anthropic的Claude）通常表现出色，但开源大型语言模型的进展也非常迅速，并声称在某些任务上实现了与ChatGPT持平甚至更好的结果，这对于研究和商业都具有重要的意义。在本研究中，我们在ChatGPT发布一周年之际，全面概述了这一成就，并调查了所有开源大型语言模型声称在各项任务中达到与ChatGPT持平或更好的情况。

Nov, 2023

研究对LLM技术中的错误进行风险减轻，并分析和综合研究的结果及未来研究方向。

Mar, 2024

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

通过比较OpenAI的ChatGPT和Google的Gemini AI在其免费版本中生成的编程代码的质量，以一个真实世界的例子和系统的数据集为支撑，本研究批判性地检验了这两种领先的大型语言模型的输出质量。鉴于它们在生成代码方面的显著能力，这方面的聊天机器人能力成为一项特别引人注目的分析领域。此外，编程代码的复杂性常常升级到需要验证的难度，强调了我们研究的重要性。本研究旨在揭示大型语言模型在生成高质量编程代码方面的功效和可靠性，这对软件开发领域和其他领域具有重要意义。

May, 2024

聊天机器人的评估是一个重要问题，本研究介绍了一种综合评估机制，该机制结合了人类评估和基于LLM的评估，并通过实验证明基于因子的评估在LLM应用中提供更好的洞察力，进一步加强了在主要功能不是直接检索的关键空间中使用人类评估的论点。

Jun, 2024

本文全面调查了基于大型语言模型（LLMs）的聊天机器人在各个领域的进化和部署，总结了基础聊天机器人发展、LLMs演进，并提供了当前正在使用和开发中的基于LLMs的聊天机器人概述。我们将AI聊天机器人视为生成新知识的工具，探讨了它们在各个行业中的多样应用。然后，我们讨论了一些挑战，包括训练LLMs使用的数据和生成知识的滥用可能引发的问题。最后，我们展望未来，探索如何提升它们在众多应用中的效率和可靠性。通过介绍LLMs-based聊天机器人的关键里程碑和当今背景，我们的调查邀请读者深入研究这一领域，并思考它们的下一代将如何重塑对话型人工智能。

Jun, 2024

本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在自然语言处理和人工智能领域的快速发展，识别其影响、局限性及未来方向。研究提供了LLM发展的责任开发考虑、算法改进、伦理挑战和社会影响的全面概述，强调了其潜在的社会积极影响和伦理问题。

Sep, 2024