利用 ChatGPT 和 GPT-4 等生成型大型语言模型对多方对话进行评估与分析，揭示了利用生成型大型语言模型处理多方对话所面临的挑战以及可行的解决方案。

Oct, 2023

本研究介绍了一种基于 ChatGPT 的对话式自动化机器学习 (AutoML) 框架作为 “个人数据科学家”，通过多个语言模型实例构建了自然界面，展示了对话式数据科学的新概念，同时也突出了 ChatGPT 的潜在缺陷和改进机会。

May, 2023

本文通过对三个推文和历史股票价格数据集的多模态股票走势预测，对 ChatGPT 的能力进行了广泛的零样本分析，在预测股票走势方面表现不佳，这一发现提出了更多关于情感分析和历史股票数据的未来研究问题与工作方向

Apr, 2023

本文研究了 ChatGPT 在 25 个多样化的自然语言处理任务（如情感分析、情感识别、态度检测、自然语言推断、词义消歧、语言可接受性和问答）中的表现及其个性化响应能力，并与现有的国际先进水平（SOTA）解决方案进行了比较。结果表明，任务难度越高（低 SOTA 表现），ChatGPT 的损失越大。同时也揭示了 ChatGPT 偏见，在一定程度上限制了 ChatGPT 的有效性。

Feb, 2023

ChatGPT 是一个潜在的零射语义依赖解析器，经过实验证明其具有依赖解析的能力，并且语言分析也展示了其在解析输出上的独特偏好。

Oct, 2023

该研究探讨了大型语言模型（LLMs），如 InstructGPT，ChatGPT 和 GPT-4，在零样本设置中的图像共享能力，提出了一个两阶段框架，使 LLMs 能够预测潜在的图像共享转向并生成相关的图像描述，通过广泛的实验证明了 GPT-4 在零样本提示下实现了最佳性能，此外，我们发现了零样本提示中的紧密共享能力，证明了我们框架的两个阶段中基于限制的提示的有效性。基于该框架，我们利用 Stable Diffusion 在预测的转向处生成图像，即 PhotoChat ++，据我们所知，这是第一项在没有视觉基础模型的零样本设置中评估 LLMs 图像共享能力的研究。发表后将发布源代码和数据集。

Oct, 2023

介绍了基于视觉编码器与大型语言模型相结合的 Video-ChatGPT 模型，用于理解和生成关于视频的人类对话，并介绍了使用手动和半自动管道获得的新数据集，可用于训练和评估基于视频的对话模型，并在定量评估框架下分析了该模型的优劣。

Jun, 2023

通过 12 个预注册的实验，我们发现像 ChatGPT 这样的运用大型语言模型的聊天机器人能够在很大程度上模仿人类语言处理，但是他们在一些方面与人类处理方式存在差异，并且可能通过 Transformer 架构来解释这些差异。

Mar, 2023

本研究利用 ChatGPT 的图推理能力，介绍了一种新的框架，能够从金融新闻等文本数据中提取出不断变化的网络结构，并将其整合到图神经网络中进行预测，实验证明其在股票预测方面表现优异，具有金融行业的广泛应用前景。

May, 2023

本文研究了机器学习模型在准确区分 ChatGPT 生成文本与人类生成文本时是否能够有效训练，使用可解释的人工智能框架来对模型进行了解释，研究发现采用 ChatGPT 重新短语生成能够使模型识别 ChatGPT 生成文本与人类生成文本之间的差异更具挑战性。

Jan, 2023