Feb, 2024

当心言辞：评估会话式大型语言模型的词汇丰富性

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TL;DR评估使用语言模型生成的文本的词汇丰富性及其与模型参数的相关性。
发现论文，激发创造
  • ChatGPT在超越英语方面的综合评估：多语言学习中的大型语言模型

    本研究评估了多语言文本处理技术的热门系统ChatGPT在37种不同的语言中进行的7项不同任务的表现，揭示了其在不同NLP任务和语言方面的表现与其他模型相比较差，需要进一步的研究来发展更好的模型和了解多语言学习。

    Apr, 2023

  • 应用LLMs：ChatGPT和其他模型的调查

    本文提供一个关于使用大型语言模型（LLMs）处理自然语言处理（NLP）下游任务的全面指南，讨论了模型、数据和下游任务等方面的关键问题。同时提供了大量使用案例和非使用案例，以便于实现这些模型在各种NLP任务中的成功应用。

    Apr, 2023

  • 大型语言模型：分析LLMs的理论语言能力

    该研究探讨了大型语言模型的元语言能力，通过针对几种语言学分支的实验以及命令设计，分析了GPT-4生成元语言分析的能力及其局限性，并提供了未来的研究方向。

    May, 2023

  • ChatGPT在基准数据集上的系统研究和综合评估

    本文通过评估ChatGPT在各种自然语言处理任务中的表现，旨在验证其优缺点，并为未来的LLM研究提供思路。作者发现ChatGPT能够完成多种任务，取得很好的表现，但仍有许多难题需要解决。

    May, 2023

  • 言辞探戈：比较ChatGPT和人类的词汇和词汇丰富度

    通过比较ChatGPT和人类在进行相同任务时的词汇和词汇丰富性，研究表明ChatGPT倾向于使用较少的不同单词和较低的词汇丰富性，进一步的研究需要了解ChatGPT和其他生成型AI工具对不同类型的文本和语言的词汇和词汇丰富性的影响。

    Aug, 2023

  • 语言多样性的好奇衰退：基于合成文本训练语言模型

    研究通过以前辈生成的合成数据对大型语言模型进行训练的后果，重点关注这种训练方法对语言多样性的影响，特别是在逐步迭代的过程中。通过开展递归微调实验，应用一系列针对词汇、句法和语义多样性的新型度量标准，我们的研究发现模型输出的多样性在连续迭代中显著降低。这一趋势强调了在训练大型语言模型时使用前辈生成文本的潜在风险，特别是涉及保留语言丰富性方面。我们的研究突出了需要仔细考虑这种训练方法对大型语言模型的语言能力所产生的长期影响。

    Nov, 2023

  • 大型语言模型的历史、发展和原理：简介调查

    综述着重探究语言模型的历史背景、发展过程、因素、原理、现有工作的局限以及未来发展方向，为广大读者提供一个可理解的综合概述。

    Feb, 2024

  • 开源会话LM不认识大部分西班牙语单词

    开源聊天型大型语言模型评估了它们对西班牙语单词的知识，结果发现它们对大部分单词的意思产生错误的理解，并且无法正确运用这些单词构建有上下文的句子，揭示了西班牙语在开源大型语言模型竞赛中的滞后性，并强调了在聊天型大型语言模型中推动语言公平性的需求。

    Mar, 2024

  • 大型语言模型遇上自然语言处理: 一项调研

    大语言模型在自然语言处理任务中的应用及未来发展潜力的研究，包括LLMs的当前进展，应用领域的分类，新研究前沿以及相关挑战。

    May, 2024

  • 大型语言模型（LLMs）广泛部署的风险、原因和缓解措施：一项综述

    本研究解决了大型语言模型（LLMs）广泛应用所带来的众多挑战，包括学术诚信、版权和伦理问题等，填补了相关文献的空白。通过系统梳理和分析现有文献，我们提出了对特定LLMs的风险分类、成因及解决方案，以及更广泛的挑战和缓解策略。本研究的主要发现是这些模型的复杂性和潜在影响需要更深入的理解与应对。

    Aug, 2024