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ChatGPT模型在生物医学任务中的零样本性能探究
本文评估了商业Large Language Models (LLMs) GPT-3.5-Turbo和GPT-4在2023 BioASQ挑战的任务中的表现，其中0-shot learning和相关段落达到了竞争水平。
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使用GPT-4进行食物影响摘要以增强产品特定指南开发
通过多轮交互性迭代，使用ChatGPT或GPT-4进行关键词聚焦和长度控制的提示，开发了一种简单而有效的方法，用于从NDA审查文件中自动总结药物食物效应，研究发现GPT-4比ChatGPT性能更好，可提高PSG评估周期的效率。
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用大型语言模型（GPT）自动化编程作业反馈
本实验研究使用 OpenAI 的 GPT-3.5模型在一个自动化的评估平台上生成学生编程作业的个性化提示，实验小组依赖平台反馈较少但在启用 GPT提示时表现得更好。
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CORE-GPT：结合开放获取研究和大型语言模型进行可信、可靠的问答
本研究提出了CORE-GPT，一个结合了GPT语言模型和超过3200万篇CORE科学论文的问答平台。我们首先证明了GPT3.5和GPT4不能提供所生成文本的参考文献和引用。然后，我们介绍了CORE-GPT，它能够提供有据可依的答案，并附带引
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利用大型语言模型（如ChatGPT或GPT-4）作为临床助手的潜力和风险
在使用真实的大型电子病历数据库进行两项分析后，发现ChatGPT和GPT-4可以通过思路链和几次提示，准确地完成疾病分类任务，并为卫生保健工作者提供诊断辅助，但是这些模型目前存在错误陈述、忽视重要医学发现、推荐不必要的调查和过度治疗等问题，
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生成式预训练转换器（GPT）在模拟标准抑郁症状量表上抑郁个体表现的研究
评估GPT技术在诊断抑郁症方面的潜力，研究其模拟抑郁症状和抑郁量表影响能力，发现GPT可以准确模拟抑郁症状和正常个体的抑郁相关评估，但在模拟不同程度的抑郁症状方面存在误差，并且对敏感程度高的量表表现更好，具有重要的抑郁症评估潜力。
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ChatGPT的行为如何随时间变化？
GPT-3.5和GPT-4是广泛使用的两个大型语言模型（LLM）服务，本研究通过评估二者在数学问题解决、回答敏感/危险问题、生成代码和视觉推理方面的表现，发现它们的性能和行为会随时间变化而大幅波动，强调了对LLM质量的持续监控的必要性。
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SentimentGPT：利用GPT进行高级情感分析及其与当前机器学习的区别
本研究以简单明了的方式，对各种生成预训练变压器（GPT）方法在情感分析中的应用进行了全面的探讨，特别是在SemEval 2017数据集的第四项任务中。通过三种主要策略：1）使用先进的GPT-3.5 Turbo进行提示工程，2）对GPT模型进
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GPT是情感的计算模型吗？详细分析
通过组件角度研究了GPT系列大型语言模型的情感推理能力。研究首先探讨了该模型对自传记忆的推理方式，其次系统地改变情境的各个方面以影响情感强度和应对倾向。研究结果表明，即使没有使用提示工程，GPT的预测结果与人提供的评估和情感标签相一致。然而
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药物-GPT和ChatGPT LLMs对医疗洞察的比较分析：在患者和医疗专业人员背景下评估准确性和相关性
本研究比较分析了三种生成式预训练转换模型（GPT）在问答环境中的应用：Drug-GPT 3、Drug-GPT 4和ChatGPT，并且将其应用于医疗保健领域。研究的目标是确定哪个模型在回答关于特应性皮炎（AD）患者经历和与糖尿病相关的医疗专
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ChatGPT用于GTFS：从文字到信息
使用自然语言指令，将现有广泛采用的大型语言模型（ChatGPT）用于从GTFS中检索信息的研究表明，GPT-3.5能正确回答77%的多项选择题，使用程序合成的信息提取方法在简单问题上达到约90%的准确率，在复杂问题上达到约40%的准确率。
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当GPT遇见程序分析：智能检测GPTScan中的智能合约逻辑漏洞
利用GPT与静态分析结合的智能合约逻辑漏洞检测工具GPTScan，具有高准确度和低误报率，快速且经济高效。
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使用Wolfram Alpha和Code Interpreter插件在数学和科学问题上测试GPT-4
该报告描述了对GPT-4的大规模语言模型进行的测试，使用Wolfram Alpha和Code Interpreter插件解决科学和数学领域的105个原创问题，表明插件显著增强了GPT解决这些问题的能力，然而仍然存在界面问题，在从插件获得有用
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使用从头开始训练的GPT-2生成基于编码时空数据的个体轨迹
将地理坐标转化为代表不同空间尺度位置的特殊标记，并通过自回归语言模型GPT-2对这些标记和轨迹进行训练，构建了一个受环境因素和个体属性影响的深度学习模型，能够生成个人每日轨迹。
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GPT循环：多智能体系统的自适应决策
通过融合Generative Pre-trained Transformers (GPT)这类大型语言模型的高级推理能力和Multiagent (MAS)系统，这篇论文介绍了一种新的方法，“GPT-in-the-loop”，用于增强问题解决
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GPTEval: ChatGPT和GPT-4评估调查
对ChatGPT和GPT-4的语言能力、科学知识和伦理考虑进行全面评估的研究，包括现有评估方法的探讨和未来研究中对大型语言模型的评估建议。
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用戶友好且開源的大型 GPT 模型的研究：對語言、多模態和科學 GPT 模型的調查
通过本综述论文，我们对大规模GPT模型的可替代开源模型进行了研究，重点关注用户友好和相对小型的模型，以促进更容易部署和访问。通过这个广泛的调查，我们旨在为研究人员、实践者和爱好者提供对大规模GPT模型的用户友好和相对小型的开源模型的深入了解
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源代码摘要的精简GPT
使用知识蒸馏相关的方法，我们训练了一个开源模型，以GPT-3.5生成的样本输出为基础，该模型的参数规模为350m，足够小以在单个16gb GPU上运行，并在评估中展示其足够大，以在这个任务上模仿GPT-3.5。
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AutoML-GPT：AutoML 的大型语言模型
AutoML-GPT框架结合了多种工具和库，通过对话界面，用户可以指定需求和约束条件，实现数据预处理、特征工程和模型选择等操作，从而显著减少机器学习任务所需的时间和工作量。它能充分利用大型语言模型中的知识，为模型训练过程中的常见挑战提供宝贵
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黑盒分析：法律文本蕴含任务中的GPTs跨时限研究
对COLIEE任务4数据集中Heisei 18（2006年）到Reiwa 3（2021年）的日本法律文本具体判断能力的GPT-3.5（ChatGPT）和GPT-4模型的分析揭示了模型在处理法律文本具体性任务方面的优点、缺点和性能模式，为未来
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