2022年底引入大型語言模型（LLMs）用於聊天是一大進步，讓文字生成更接近人類寫作。LLM聊天機器人可提升學術效率，但需注意公平使用和偏見問題。本文探討學術界中LLM技術，討論其在寫作、教育和編程上的限制與優勢。主張有效運用，防範抄襲、處理偏見，警惕準確性問題，並強調LLMs在研究與學術領域有希望的未來。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如ChatGPT是自然語言處理的頂尖技術，能夠產生類似人類回應的對話。本文介紹了ChatGPT的發展、技術和應用，並討論其優勢和限制。儘管存在道德疑慮，ChatGPT在研究和學術界引起相當大的興趣。展望未來，ChatGPT的研究前景令人樂觀，將致力於解決更可靠的對話代理所面臨的挑戰。 PubMed DOI

探討自然語言處理（NLP）在科學研究中的影響，以及對傳統出版方式的影響。評估大型語言模型（LLMs）如ChatGPT的機會與挑戰，並探討它們在研究與臨床應用上的潛力。LLMs提供更好的文本訪問，但也可能有限制。研究強調了需要轉變研究文化範式，以充分利用LLMs優勢並應對潛在風險。 PubMed DOI

由大型語言模型如ChatGPT所驅動的聊天機器人的進步正在革新文字創作，潛在地降低人類寫作的重要性。這種轉變可能導致對書面內容的信任降低，因為越來越多的文字是由人工智慧生成的，引發對準確性的擔憂。這篇文章探討了這些發展對人類和人工智慧的影響。 PubMed DOI

ChatGPT是一個友善且多功能的人工智慧對話模型，可應用於科學研究，協助文獻回顧和內容摘要。在醫學領域，它有助於決策、手術規劃、即時手術協助和培訓。然而，需注意知識限制和道德考量。本文探討了使用此技術的優勢、挑戰，並強調其轉型潛力和解決相關擔憂的重要性。 PubMed DOI

GPT-4的發布引起了人們對大型語言模型（LLMs）普遍應用的關注。這篇論文探討了ChatGPT對人類與電腦互動、心理學和社會的影響，著重於其技術基礎、對話界面的改進、心理效應、商業和社會應用，以及未來的發展方向。 PubMed DOI

這篇論文探討大型語言模型（LLMs），如OpenAI的GPT-4，所展現的突現特性，特別是它們被認為的智慧與意識。作者指出，對這些特性的定義不夠清晰，且模型內部推理存在缺陷。智能系統的關鍵在於對環境的反應，這可從行為中推斷。透過哲學現象學和認知生態學，論文分析了GPT-4的錯誤，認為其缺乏人類的時間意識，導致無法形成穩定的感知世界。最終，作者認為GPT-4與使用者共同創造虛構敘事，而非真正理解或擁有意識。 PubMed DOI

這段論述指出大型語言模型（LLMs）在理解人類語言的學習與演變上有其限制。主要有兩個觀點： 1. **功能與機制的差異**：雖然LLMs能生成類似人類的語言，但其學習過程與人類不同。人類透過多種感官互動學習語言，而LLMs主要依賴文本數據，這使得它們的相似性只是表面現象。 2. **語言行為的範疇**：人類的語言使用範圍更廣，而LLMs的設計限制了它們對語言意義的理解及自然互動的能力。 因此，LLMs應被視為輔助語言研究的工具，而非語言理論本身，這強調了謹慎應用的必要性。 PubMed DOI

Terrence Sejnowski的反思讓我們看到像ChatGPT這樣的大型語言模型（LLMs）對智慧和溝通的影響。他提到這些模型的能力超乎預期，讓人感到驚訝，彷彿遇到外星智慧。這引發了關於LLMs智慧本質的重要問題，儘管它們能像人類一樣溝通，但運作方式卻與人類認知截然不同。Sejnowski的見解促使我們深入思考智慧的意義，以及如何定義和辨識非人類的智慧。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如ChatGPT已經改變了人機互動和語言分析。這些模型基於自然語言處理和機器學習的進步，特別是變壓器模型的引入，能更有效理解上下文。 LLMs的訓練過程分為預訓練和監督式微調，讓模型學習語法和推理能力。然而，它們也有缺陷，常生成聽起來合理但不正確的資訊，可能誤導使用者。因此，在使用LLMs時，特別是在敏感領域如放射學，必須謹慎評估其輸出。 PubMed DOI