大型语言模型

本文探讨了如何利用生成式AI构建品牌竞争优势，提出了从通用到领域定制再到协作系统的演进路径。

GPT-4在政治社交媒体消息标注任务中超越了专家编码员和监督分类器，展示了零样本学习的强大能力。

这篇论文探讨了在协作学习中使用大型语言模型（LLMs）提供定制化反思指令的效果，揭示了其对成人学习者的学习影响。

本文探讨了生成式人工智能（如ChatGPT和GitHub Copilot）如何改变软件开发行业，并提出了开发者如何适应这一新环境的建议。

CAP Babel Machine 利用多语言大语言模型，提供了一种低成本、高可靠性的政策主题分类自动化解决方案。

研究表明，ChatGPT 和 Bard 在基于评分标准的英语作文评分中表现出高可靠性和一致性，但仍需进一步优化以提升主观性评分能力。

本文探讨了使用大型语言模型（LLM）进行归纳主题分析的可行性，展示了其在定性研究中的潜力。

AI和LLM驱动的搜索工具正在改变教育和研究中的信息获取方式，但其输出质量和可靠性仍需用户仔细审查。

研究通过分析Twitter上关于ChatGPT和GPT-3的讨论，揭示了普通用户和技术专业人士对大型语言模型（LLM）早期采用的态度差异。

研究发现，LLM作为“回音板”能显著提升非专家用户的广告创作质量，而作为“代笔”则对专家用户产生负面影响。

本文揭示了全参数微调BERT模型在文本分类和回归任务中显著优于基于词典的方法。

本文探讨了当前AI系统的对齐问题，指出随着AI能力的增强，未对齐的系统可能带来灾难性后果，甚至威胁人类生存。

ChatGPT 在生成典型性评分数据时表现出与人类参与者相似的可靠性，为在线数据收集带来了新的机遇与挑战。

这篇论文探讨了大模型时代自然语言处理的挑战、机遇与未来发展方向，分析了ChatGPT等大模型对NLP核心任务的影响及其带来的研究范式变革。

这篇论文提供了如何为大型语言模型编写有效提示的实用指南，帮助用户最大化利用这些AI工具。

大型语言模型如GPT-3在零样本类比推理任务中表现出色，甚至超越人类表现。

这篇论文系统回顾了大语言模型在教育中的实际和伦理挑战，提出了未来研究的三项建议。

研究利用GPT-3 AI简化数学应用题，提升其可读性，为教育评估提供新工具。

研究发现，州长在社交媒体上发布包含韧性信息的推文，能够显著提高社区对政府指南的遵守程度。

这篇论文提出了一种基于AI的创新方法，通过分析招聘广告，探索雇主对员工福祉的表达，揭示了英国雇主在招聘中对自我实现和工作氛围的重视。