本文分析了引入生成式人工智能（AI）的大型语言模型（LLMs）—— 如 OpenAI 的 ChatGPT、GPT3.5 和 GPT4、谷歌的 Bard、Large Language Model Meta AI（LLaMA）等 —— 在通信界面（特别是企业无线产品和服务）中应用的能力和局限性，并针对 Craddlepoint 公开数据进行多个用例的比较分析，包括领域自适应、内容连贯性、输入扰动和错误的鲁棒性。我们相信这种评估将为数据科学家提供建立面向领域特定需求的定制对话接口的有用见解。

May, 2023

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

本文提出 ChatLLM 网络，利用多个基于 ChatGPT 的对话语言模型协同解决问题的能力，加入了一种反向传递更新系统，展现了这个网络在问题解决方面的显著性能提升。

Apr, 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

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

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

本文介绍了一种创新方法 DiagGPT，将大型语言模型（LLMs）扩展到任务导向对话（TOD）场景，并通过实验证明 DiagGPT 在 TOD 方面表现出色，显示出实际应用的潜力。

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

通过一个领域性的随机控制试验，评估基于大型语言模型的工具在提供无监控支持服务方面的有效性。

Jan, 2024

结合 ChatGPT 和传统的基于信息检索的聊天机器人框架，提供优化的高等教育学生支持，以解决 LLMs 在教育背景下生成错误、偏见或无用答案的挑战。

Dec, 2023