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

本文介绍了如何将大型语言模型 LLMS 应用于法律领域，对应用于法律任务的不同方法进行了讨论，并探讨了使用 LLMS 所引发的隐私、偏见等法律问题，提出了数据资源领域学习上下文中的一些潜在方向。希望为当前 LLMS 的法律应用现状提供概述，同时强调其集成的潜在益处和挑战。

Mar, 2023

论文研究了大型语言模型（LLMs）在学术软件工程项目中的实用性，包括 AI 生成的代码、代码生成的提示以及将代码集成到代码库中的人工干预水平。研究结果表明，LLMs 在软件开发的早期阶段，特别是在生成基础代码结构和语法、错误调试方面，可以发挥重要作用。这些发现为我们提供了一个有效利用 LLMs 提高软件工程学生的生产力的框架，并强调了将教育重点转向为学生成功进行人工智能协作的必要性。

Jan, 2024

本文通过结合技术和法律学术的最新发现，对大型语言模型（LLMs）在法律实践中的作用和限制进行了反过来的评估，指出过度乐观的预测将导致 LLMs 在法律领域引发低效和风险。

Mar, 2024

通过对 101 种语言进行全面分析，评估了大型语言模型（LLMs）的多语言能力，并将具有相似特征的语言分类为四个不同的象限，为调整这些语言提供可操作的指导。通过深入研究每个象限，阐明了其分类背后的理由，并提出了改进 LLMs 的多语言性能的具体属性。实验结果表明，现有的 LLMs 具有超出预期的多语言能力，并且通过关注每个象限中存在的不同属性，我们可以显著提高 LLMs 的多语言表现。

Nov, 2023

大型语言模型 (LLMs) 能够在不同学科领域发挥作用和限制，加强科学研究，例如通过总结大量出版物加速文献回顾，通过自动语法纠正提升代码开发，和优化科学写作过程。然而，LLMs 面临挑战，如依赖庞大且有时偏颇的数据集，以及出于使用而引发的潜在伦理困境。我们对 LLMs 在不同领域的影响进行重要讨论，从自然科学中帮助模拟复杂生物序列，到社会科学中解析大规模的定性数据。最后，我们提供一种细致的观点，认为 LLMs 既是科学进步的福音，也是其边界。

Nov, 2023

本文旨在探讨大型语言模型（LLMs）在工业环境中的障碍和机遇，并基于一组行业从业者的调查和 68 篇行业论文的研究，提出四个研究问题以得出有意义的结论。

Feb, 2024

本文探索大型语言模型在心理学应用中的前沿。大型语言模型如 ChatGPT 正在改变心理学研究的方式，并在认知与行为心理学、临床与咨询心理学、教育与发展心理学以及社会与文化心理学等多个领域发挥着影响，强调了它们模拟人类认知和行为的潜力。该论文还讨论了这些模型在心理学方面的能力，提供了创新工具用于文献综述、假设生成、实验设计、实验对象选择、数据分析、学术写作和同行评审。然而，尽管大型语言模型对推进心理学研究方法至关重要，但该论文也注意到了其技术和伦理挑战，如数据隐私、在心理学研究中使用大型语言模型的伦理影响以及对这些模型局限性的更深入了解的需要。研究人员应该负责任地在心理学研究中使用大型语言模型，遵守伦理标准，并考虑在敏感领域部署这些技术的潜在后果。总之，这篇文章全面概述了大型语言模型在心理学中的现状，探讨了潜在的好处和挑战。它号召研究人员在充分利用这些模型的优势的同时，负责任地解决相关风险。

Jan, 2024

这篇文章着重探讨了大型语言模型对人类价值、劳动力市场的影响以及需不需要对它们进行监管等问题，同时，它们也能更好地人性化技术，并且可以克服当前技术所面临的瓶颈问题。因此，我们应该更广泛地了解和推广 LLMs 以及简化 LLMs 使用的工具和方法。

May, 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