通过验证人类生成的标签，我们提出了一种工作流程，以有效利用 LLM 的注释潜力，然后使用 GPT-4 复制 27 个注释任务，发现文本注释的 LLM 性能很有前途，但高度依赖数据集和注释任务类型，从而强调了必须逐任务验证的必要性。我们提供易于使用的软件，用于实现我们的工作流程，以便自动化注释的 LLM 部署。

May, 2023

通过文献综述和第一手实验，本文研究了大型语言模型（LLMs）的潜力。尽管 LLMs 具有成本效益和高效性等优点，但也存在着诸如提示调优、偏见和主观性等挑战。该研究通过利用 LLMs 进行定性分析的实验提供了新的见解，强调了成功和限制。此外，本文还讨论了缓解挑战的策略，如优化提示技术和利用人类专业知识。我们的工作旨在将 LLMs 有机地融入人机交互数据工作，并积极促进其负责任的应用，以此回应关于 LLMs 在研究中负责任应用的持续对话。

Apr, 2024

大型语言模型在社会科学研究中的应用需要谨慎，使用高质量人工注释训练的简单监督模型比使用大型语言模型进行注释具有较少的测量误差和偏差。

Sep, 2023

通过比较概述了 12 个研究探索了大型语言模型在数据标注方面的潜力，同时揭示了存在的限制，如表征性、偏见、对提示变化的敏感性和对英语的偏好。利用这些研究的见解，我们的实证分析在四个主观数据集上进一步检查了人类和生成的 GPT 意见分布之间的一致性，从而支持了少数研究在评估数据标注任务时考虑多元化观点的方法，并强调了在这个方向上进一步研究的必要性。

May, 2024

数据标注是提高机器学习模型效果的标记或标签化原始数据的过程，使用大型语言模型（LLMs）可以革新和自动化数据标注过程。本研究着重于 LLM 在数据标注中的特定用途，探讨了 LLM 基于数据标注、评估 LLM 生成的标注以及使用 LLM 生成的标注进行学习的方法。此外，还提供了 LLM 在数据标注中的方法学分类、包含 LLM 生成标注的模型的学习策略综述，并详细讨论了使用 LLM 进行数据标注所面临的主要挑战和限制。本文旨在为研究人员和从业者指导利用最新的 LLMs 进行数据标注，推动该关键领域的未来发展。

Feb, 2024

本文对基于大型语言模型的教育技术创新进行了系统文献综述和理论分析，并提出了以人为本的开发推荐，以解决基于大型语言模型的教育任务自动化可能带来的实际和伦理挑战。

Mar, 2023

该研究引入了一种新的方法，将人工标注和大语言模型（LLMs）与主动学习框架结合，以在数据标注的成本效益和分类性能之间取得最佳平衡。实证结果表明，在降低数据标注成本的同时，模型准确性得到了保持或提高。

Jun, 2024

使用 5 种最先进的大型语言模型（LLMs）作为 “标注者” 在多个任务上进行评估，并比较其与人类标注的优缺点。总体而言，尽管 LLMs 在某些任务上表现出色，但它们无法替代人类标注的需求。

Jul, 2023

使用大型语言模型（LLMs）结合人类专家的方法，快速生成医疗文本注释的地面真实标签，从而减少人工注释负担并保持高准确性，为医疗健康领域的定制自然语言处理（NLP）解决方案提供了潜力。

Dec, 2023

该文介绍了大型语言模型（LLM）作为社会科学中一种高度多功能的文本分析方法，以及它们对文本注释、分类、情感分析和批判性话语分析等广泛的文本分析任务的应用。通过使用 Python，该文提供了针对具有有限编程经验的学生和研究人员的简单介绍，指导他们如何在自己的研究项目中使用 LLMs 进行文本分析，并提供了最佳实践建议。以政治文本中的民粹主义识别为例子，展示了 LLMs 如何超越现有的最新技术。

Jul, 2023