数字卫生工具与大型语言模型（LLMs）结合可在临床环境中提供新颖的接口，增强数字医疗工具的实用性和实际影响，解决了使用 LLMs 时出现的问题，如幻觉，从而提高心血管疾病和糖尿病风险预测的效果。

Oct, 2023

大型语言模型（LLMs）在理解和生成任务方面取得了显著的表现，但其在偏见、上下文理解和对提示的敏感性方面存在限制，因此对其在实际应用中的准备性产生了担忧。本文通过对四个可访问的 LLMs 使用真实世界数据进行的实验，深入研究了 LLMs 在业务流程中的实用性和准备性。研究结果对希望利用生成式人工智能的组织具有重大影响，并为未来的研究方向提供了宝贵的见解。据我们所知，这是第一项将 LLMs 应用于核心业务运营和挑战的定量研究。

Jun, 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

语言模型是一种广义的术语，它包含了各种类型的模型，旨在理解和生成人类的交流。大型语言模型（LLM）因其具有与人类类似的流畅和连贯性处理文本的能力而引起了人们的广泛关注，这使它们在以管道方式构建的各种数据相关任务中具有价值。LLM 在自然语言理解和生成方面的能力，结合其可伸缩性、多样性和领先性能，使其在诸如解释性人工智能（XAI）、自动化机器学习（AutoML）和知识图谱（KG）等各个人工智能领域具有创新应用的能力。此外，我们还相信这些模型能够从大规模数据中提取有价值的见解，并进行数据驱动的决策，这种做法通常被称为大数据分析（BDA）。在本立场论文中，我们对这些技术之间的协同作用提供一些讨论，该协同作用可以实现更强大和智能的人工智能解决方案，推动在整合人、计算机和知识的各种应用和领域中数据管道的改进。

Jun, 2024

通过比较分析不同的大型语言模型，尤其是开源的 Mistral 7B，我们揭示了它们在旅行客户需求分析任务中的优势和劣势，为企业利用先进的自然语言处理技术提升客户体验和推动运营效率方面提供了有价值的见解。

Apr, 2024

大型语言模型 (Large Language Models, LLMs) 的迅猛发展正在革新数据科学和统计学，该论文旨在探讨 LLMs 对于数据科学教育的潜在机遇、资源和挑战，以及其在数据科学中的作用转变和创造性应用。

Jul, 2023

本文介绍了最近关于预训练语言模型（PLMs）的新进展，重点讨论了大型语言模型的预训练、适应和调整、利用和容量评估四个方面，并讨论了未来研究的问题和方向。

Mar, 2023

在这篇论文中，我们回顾了大型语言模型（LLMs）的发展，重点关注医学 LLMs 的需求和应用。我们提供了现有模型的简要概述，旨在探索进一步的研究方向并使其对未来医学应用产生益处。我们强调了医学 LLMs 在应用中的优势，以及其发展过程中遇到的挑战。最后，我们提出了技术整合的方向来减轻挑战，并为医学 LLMs 的未来研究方向提供了建议，旨在更好地满足医学领域的需求。

May, 2024

大规模语言模型（LLMs）在文本相关的业务流程管理任务中表现出与现有解决方案相当甚至更好的性能，这为未来的 BPM 研究和实际应用带来了重要的启示。

Jul, 2023

这篇研究论文总结了大型语言模型（LLMs）不同子类的最新发展，包括基于任务的金融 LLMs、多语言 LLMs、生物医学和临床 LLMs，以及视觉语言 LLMs 和代码语言模型。它还强调了聊天机器人和虚拟助手开发领域中的未解决问题，如增强自然语言处理、提升聊天机器人智能性以及解决道德和法律困境，旨在为对基于 LLMs 的聊天机器人和虚拟智能助手技术感兴趣的读者、开发者、学者和用户提供有用的信息和未来方向。

Jul, 2023