學者一直在爭論語言是否僅透過語言輸入就能學會。近來大型語言模型（LLMs）的進步提供了一個希望的研究途徑。雖然LLMs有限制，但它們顯示出類似人類語法的語言可以在沒有預先存在的語法下被習得，顯示統計學習在語言習得中扮演重要角色。LLMs為認知科學家提供了計算模型，讓他們探索人類語言習得和使用的複雜性。 PubMed DOI

使用大型語言模型（LLMs）如GPT系列可提升醫學教育品質，但需注意演算法偏見、抄襲、錯誤資訊等挑戰。整合LLMs需謹慎，以確保教學效果。本文探討LLMs在醫學教育的機會與挑戰，提供未來有效運用人工智慧的建議。 PubMed DOI

討論人工智慧、自然語言處理和大型語言模型對教育和研究的影響，包括優勢、挑戰和應用。強調文本生成、數據分析、教育支援、評分和心理健康輔助等應用。解決道德問題和偏見至關重要，探討AI在教育和研究中的角色，強調其積極變革的潛力。 PubMed DOI

人工智慧有潛力改變醫療保健，但應用一直受限。大型語言模型（LLMs）改變現況，容易取得並由臨床醫師測試。LLMs在醫療保健中可簡化任務、改善病人教育。學員可在塑造LLMs未來中扮演關鍵角色，幫助開發符合教育需求的模型。與學生和教育工作者合作，負責任地整合LLMs到下一代醫學教育中，至關重要。 PubMed DOI

本文討論了在醫學教育中整合大型語言模型（LLMs）所面臨的機遇和挑戰。像OpenAI的ChatGPT這樣的LLMs有潛力改變教學方式，提供學生更豐富的資訊和個人化學習體驗，提升臨床技能。然而，挑戰包括學術不端風險、過度依賴AI、影響批判性思考、內容準確性疑慮和對教學人員的影響。 PubMed DOI

這篇文章探討大型語言模型（LLMs）對醫學教育的影響，指出其潛在好處如提升教學品質、個性化學習及增強臨床技能訓練等。然而，也提到挑戰，包括資訊準確性、過度依賴科技、缺乏情感智慧，以及隱私和數據安全的倫理問題。為了有效整合LLMs，教育者需具備適應性，培養批判性思維，並重視實踐經驗，以培養既懂科技又具職業倫理的醫療專業人員，應對未來挑戰。 PubMed DOI

這篇文章探討大型語言模型（LLMs）在教育中的角色，指出其潛在好處與挑戰。雖然LLMs能生成超越人類的文本，但在教育中使用時需謹慎，因為可能存在透明度不足和偏見等問題。文章建議將專家資源如OpenLogos整合進語言生成工具，並強調制定清晰的指導方針和倫理標準的重要性。Multi3Generation COST Action（CA18231）被視為推動自然語言生成研究的關鍵倡議，呼籲教育工作者接受創新工具，增強學習環境，同時兼顧傳統教育價值。 PubMed DOI

生成式人工智慧，特別是大型語言模型（LLMs），在兒科教育和訓練上有很大潛力。這些模型能幫助教育者改善課程設計、制定個性化學習計畫，並提供即時反饋，還能協助醫生簡化資訊搜尋，提升診所效率。不過，LLMs也可能產生不準確資訊，並引發偏見和倫理問題。因此，專業人士需謹慎使用並審查其輸出。為確保安全有效的應用，相關方應建立明確的指導方針和政策。本文探討了LLMs在兒科教育中的歷史、應用及挑戰。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在智能視覺化系統中有很大潛力，尤其在專業應用上，但整合時面臨挑戰，包括領域特定問題、視覺化過程及用戶互動。為解決這些問題，我們提出了一個框架，利用微調的LLMs來改善視覺互動。 在教育領域，智能視覺化系統能支持初學者的自我調節學習。我們介紹了Tailor-Mind，一個互動式視覺化系統，幫助AI初學者進行自我調節學習。研究顯示，Tailor-Mind能提供個性化建議，增強學習體驗，驗證了我們框架的有效性。 PubMed DOI

這篇文章探討了人工智慧的興起，特別是大型語言模型（LLMs）對各領域的影響，尤其是在醫學上。像ChatGPT和Bard這類模型，透過大量文本數據訓練，能生成回應，並在科學研究中協助處理醫療數據、診斷及撰寫學術材料。文章也提到LLMs的未來潛力、應用挑戰，以及監控使用以確保道德和有效實施的重要性。 PubMed DOI