Sep, 2024

学术领域的转变：大型语言模型对计算机科学以外学术领域的影响

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TL;DR本研究针对大型语言模型（LLMs）在非计算机科学领域的影响进行了系统性分析，填补了相关研究的空白。通过对$106$个LLMs和约$148,000$篇引用LLMs的论文进行定量分析，发现自2018年以来，LLMs在语言学和工程等领域的使用频率显著上升，并揭示了这些领域大多采用无需进一步微调的任务无关型LLMs来解决特定问题。本研究揭示了LLMs在跨学科研究中的重要性和潜在影响。
发现论文，激发创造
  • 2017年至2023年大型语言模型研究的文献计量学综述

    本文通过对5000多篇学术文献的综合分析，提供了关于LLM研究的路线图，包括核心算法开发、自然语言处理任务、LLM在医学、工程、社会科学和人文学科中的应用等方面的研究趋势以及研究范式和合作模式的变化，为研究人员、从业者和决策者了解LLM研究的当前状态、影响和潜力提供了有价值的见解。

    Apr, 2023

  • 超越一模型适用于所有场景：大型语言模型领域特化调查

    本论文提出了一个系统化的分类方法，将LLMs领域专业化技术分类，并讨论了适用于这些技术的关键应用领域的问题和前景，对当前研究状态和未来趋势进行了深入剖析。

    May, 2023

  • 基于维基百科风格的调查问卷生成的大型语言模型：在NLP概念上的评估

    通过对计算机科学-NLP领域的20个选定主题进行研究和评估，本文证明了GPT-4相对于GPT-3.5在产生简明调查文章方面的成功，并揭示了LLM在特定领域应用中存在的问题和短板。

    Aug, 2023

  • 大型语言模型用于科学研究的跨学科视角

    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

  • 大型语言模型的出现如何影响科学实践？

    大型语言模型越来越多地被纳入科学工作流程中，但我们还没有完全掌握这种整合的影响。大型语言模型的出现应该如何影响科学实践？本观点文章邀请了四组不同的科学家来思考这个问题，分享他们的观点并进行辩论。

    Dec, 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

  • 科学论文中LLM的使用增加趋势的映射

    通过对950,965篇论文进行大规模分析，我们发现大型语言模型在学术写作中的使用不断增加，尤其在计算机科学论文中增长最快（最高达17.5%），而数学论文和Nature期刊的修改程度相对较低（最高达6.3%）。此外，我们的研究发现，更多使用大型语言模型的论文往往由经常发布预印本的第一作者、研究领域较为拥挤的论文以及长度较短的论文撰写而成。这些结果表明大型语言模型在科学写作中被广泛应用。

    Apr, 2024

  • 由学徒到研究助理：大型语言模型推动研究

    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

  • 通过过多词汇探索ChatGPT在学术写作中的应用

    LLM的出现对科学文献产生了前所未有的影响，超过了像Covid大流行等重大世界事件的影响，至少有10%的2024篇摘要使用了LLMs处理。

    Jun, 2024

  • 大语言模型对学术界的影响：从写作到演讲

    本研究针对大语言模型（LLMs）在学术写作和演讲中使用的词汇进行首次大规模调查，揭示了LLMs如何影响这两种主要的语言表达方式。研究发现，LLM风格的词汇在学术摘要和口头报告中更为频繁地出现，这一趋势预示着LLMs对人类社会的潜在影响将持续增长。

    Sep, 2024