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大型语言模型的法律风险与治理路径

法律科学（西北政法大学学报） 2024年第1期42卷 76-88页

作者：苏宇中国人民公安大学法学院北京100038

大型语言模型促进了生成式人工智能的蓬勃发展。大型语言模型通常作为通用生成式人工智能的技术底层发挥作用,具备信息价值、情感价值、思维价值和劳动价值,也包含信息内容风险、数据与算法安全风险、侵权风险、诚信风险等系列法律风险... 详细信息

大型语言模型促进了生成式人工智能的蓬勃发展。大型语言模型通常作为通用生成式人工智能的技术底层发挥作用,具备信息价值、情感价值、思维价值和劳动价值,也包含信息内容风险、数据与算法安全风险、侵权风险、诚信风险等系列法律风险。大型语言模型及相关应用的法律风险治理面临微观和宏观层面的系列挑战,需要平衡多方面的目标,应当基于包容审慎监管、分层治理、深度治理和敏捷治理的路径对大型语言模型的法律风险治理开展谨慎、灵活的探索性制度实践,进而逐步完善生成式人工智能的风险治理体系。

关键词：大型语言模型生成式人工智能风险治理算法规制

生成式人工智能对高校图书馆的影响及应对策略——以ChatGPT大型语言模型为例

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图书馆工作与研究 2024年第3期 58-66页

作者：邱瑾黄茂汉广西医科大学图书馆

文章分析ChatGPT模型的优势和不足，从对话式资源检索、智能咨询与智慧空间服务、嵌入式个性化阅读推广、探讨式知识获取、虚拟馆员与馆员助理服务、人工智能素养教育、AI学习伙伴训练指导七方面分析生成式人工智能为高校图书馆带来的... 详细信息

文章分析ChatGPT模型的优势和不足，从对话式资源检索、智能咨询与智慧空间服务、嵌入式个性化阅读推广、探讨式知识获取、虚拟馆员与馆员助理服务、人工智能素养教育、AI学习伙伴训练指导七方面分析生成式人工智能为高校图书馆带来的机遇，指出其将面临阅读吸引力减弱、错误知识传播、学习动力下降、已有技能退化、版权问题凸显等挑战，并提出具体应对策略，即参与制定人工智能商用标准和使用规范；探索人工智能实践应用，积极应对风险挑战；开展人工智能素养教育，创新考核评价方式；提升馆员综合素养，组建人工智能服务团队；建立监测反馈机制，持续提高服务质量。

关键词：高校图书馆 ChatGPT 生成式人工智能大型语言模型人工智能

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大型语言模型对高等教育的影响与中国应对

高等理科教育 2024年第1期 75-83页

作者：吴丰华韩文龙西北大学经济管理学院陕西西安710127 西南财经大学经济学院四川成都610074

大型语言模型(LLM)在短期内将从创设教学情境、创新教学模式、教学AI开发和应用、拓展高校在线学习、助力虚拟仿真课程开发等方面助力高等教育;长期来看能够助推“四新”建设、赋能基础学科拔尖人才培养,并催生高校结构性变革。同时,LL... 详细信息

大型语言模型(LLM)在短期内将从创设教学情境、创新教学模式、教学AI开发和应用、拓展高校在线学习、助力虚拟仿真课程开发等方面助力高等教育;长期来看能够助推“四新”建设、赋能基础学科拔尖人才培养,并催生高校结构性变革。同时,LLM也可能引发教育安全风险,造成新的教育智能鸿沟,并被大企业寡头垄断。为促进LLM赋能中国高等教育,需要我国加快开发迭代自己的LLM,促进其均等化可达,提升师生数字素养和能力,夯实数字化教学环境。

关键词：大型语言模型 GPT 高等教育中国式现代化

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大型语言模型及其在建筑行业应用研究综述

北京建筑大学学报 2024年第2期40卷 1-14页

作者：魏楚元王昕周小平赵光哲黄明北京建筑大学电气与信息工程学院北京100044 北京建筑大学机电与车辆工程学院北京100044 北京建筑大学测绘与城市空间信息学院北京100044

近年来,以ChatGPT和GPT-4为代表的大型语言模型,在技术上出现了快速的进步和迭代,已经成为人工智能领域具有变革性的技术。大型语言模型在数据信息容量、模型参数量、底层模型结构、模型训练方法上都较之前的语言模型取得了关键突破,在... 详细信息

近年来,以ChatGPT和GPT-4为代表的大型语言模型,在技术上出现了快速的进步和迭代,已经成为人工智能领域具有变革性的技术。大型语言模型在数据信息容量、模型参数量、底层模型结构、模型训练方法上都较之前的语言模型取得了关键突破,在自然语言处理、机器视觉等任务上乃至通用任务领域的表现都在持续提升,包括大型语言模型显示出的涌现能力。概述了大型语言模型的技术演进、技术架构、关键技术、主要特点,介绍了大模型的基础架构及核心原理,分享了大模型在建筑领域的应用,讨论了其局限性以及未来发展方向,旨在推动以大语言模型为代表的人工智能技术在建筑领域的应用与发展。

关键词：大型语言模型涌现能力适配调优对齐建筑行业大模型

国内不同大型语言模型对前列腺癌围术期护理与健康教育相关问题的查询响应与效果评价

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中华男科学杂志 2024年第2期30卷 151-156页

作者：谭晓文陈文芳王娜娜李惠玉李娟曹毓美朱梦琪李坤张廷玲傅点东部战区总医院泌尿外科江苏南京210002

目的:评估国内4种拥有庞大用户基础和显著社会关注度的大型语言模型(文心一言、智谱清言、讯飞星火、通义千问)在对前列腺癌围术期护理与健康教育相关问题咨询响应的有效性。方法:编制一份包括前列腺癌根治术患者普遍关心的15个问题与2... 详细信息

目的:评估国内4种拥有庞大用户基础和显著社会关注度的大型语言模型(文心一言、智谱清言、讯飞星火、通义千问)在对前列腺癌围术期护理与健康教育相关问题咨询响应的有效性。方法:编制一份包括前列腺癌根治术患者普遍关心的15个问题与2个常见护理个案的问卷,分别将问题输入4种模型进行模拟咨询,由3位护理专家根据预先设计的Likert 5级量表,从准确性、全面性、易理解性、人文关怀和案例分析等方面对模型反应进行评估,并采用可视化工具和统计分析对4种模型进行比较并评价其性能。结果:所有模型生成的文本质量良好,未发现误导性信息,都产生了令人满意的表现。通义千问各方面得分最高,且与智谱清言在多个测试中输出相对稳定;讯飞星火在易理解性方面表现较好,但在全面性和人文关怀上存在不足;智谱清言与通义千问在案例分析中均发挥了出色的表现;文心一言整体表现略逊一筹。综上所述,通义千问在前列腺癌围术期护理与健康教育咨询方面表现最好。结论:在前列腺癌围术期护理中,以通义千问为代表的大型语言模型有望成为一个强大的辅助工具,为患者提供更多的医学专业知识和信息支持,从而显著提高患者的依从性,改善临床诊疗护理质量。

关键词：前列腺癌大型语言模型人工智能健康教育

大型语言模型在多角度用户评分预测中的应用研究

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今日制造与升级 2024年第2期 57-59页

作者：李祎帆于营李屹汭三亚学院海南三亚572000

文章针对用户评分预测这一经典任务,对LLMs进行了全面而深入的研究。该研究旨在根据用户的历史评分数据,预测其对候选项目的评分。文中系统探讨了不同LLMs与传统推荐方法在用户历史行为和项目信息量变化的情况下的性能。在充分考虑用户... 详细信息

文章针对用户评分预测这一经典任务,对LLMs进行了全面而深入的研究。该研究旨在根据用户的历史评分数据,预测其对候选项目的评分。文中系统探讨了不同LLMs与传统推荐方法在用户历史行为和项目信息量变化的情况下的性能。在充分考虑用户历史行为和项目信息的前提下,通过综合对比分析,结果表明:当参数规模足够大时,LLMs在评分预测中的RMSE值和MAE值分别较传统协同过滤方法降低了0.054和0.051。这一研究结果进一步强调了用户交互数据和项目信息在预测评分中的重要性,并突显了模型规模对提高用户评分预测性能的关键作用。

关键词：大型语言模型用户评分预测推荐算法用户交互数据

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大型语言模型在智能交通管理领域的应用研究

物联网技术 2024年第5期14卷 144-146,150页

作者：陈君璐厦门安防科技职业学院福建厦门361102

智能交通管理系统(Intelligent Transportation Management System,ITMS)是一个涉及交通规划、交通控制、道路安全等多方面的复杂系统。以智能交通发展的现状为输入,分析当前智能交通领域面临的问题,输出包括场景理解、事件推理、场景... 详细信息

智能交通管理系统(Intelligent Transportation Management System,ITMS)是一个涉及交通规划、交通控制、道路安全等多方面的复杂系统。以智能交通发展的现状为输入,分析当前智能交通领域面临的问题,输出包括场景理解、事件推理、场景构建等任务,构建基于多模态大型语言模型的新兴交通应用;从交通数据分析、交通预测、智能交通控制、道路安全分析、智能出行推荐等角度探讨大型语言模型(Large Language Model,LLM)未来在智能交通管理领域的应用,更好地发力智能交通领域,促进行业交流,推动行业变革。

关键词：智能交通 ITMS 大型语言模型跨模式处理数字化物联网

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大型语言模型在企业产品研发中的应用研究

自动化应用 2024年第S1期 27-30页

作者：史锋金磊瞿崇晓范长军张永晋刘硕中电海康集团有限公司中国电子科技集团公司第五十二研究所

随着ChatGPT等大型语言模型的快速发展，利用该技术赋能产品研发正成为企业探索与实践的热点。深入分析大型语言模型在企业产品研发中的多种作用，阐述了其在知识获取、情感理解、创意生成等方面的卓越效能及其对研发团队效率显著提升... 详细信息

随着ChatGPT等大型语言模型的快速发展，利用该技术赋能产品研发正成为企业探索与实践的热点。深入分析大型语言模型在企业产品研发中的多种作用，阐述了其在知识获取、情感理解、创意生成等方面的卓越效能及其对研发团队效率显著提升作出的贡献。同时，对大型语言模型存在的一些缺陷（如生成内容可靠性难以判断、专业领域知识较为欠缺等）进行了探讨。在此基础上，提出了企业应采用人机混合的智能组织形式，将大型语言模型与人类研发团队有机融合，充分发挥双方的协同效应。通过深入的分析和讨论，为大型语言模型在产品研发中的应用提供了一定的参考与指导经验。

关键词：大型语言模型企业产品研发 Transformer ChatGPT

MedKGGPT:基于知识图谱的医疗大型语言模型设计方法

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计算机技术与发展 2024年第6期34卷 178-184页

作者：顾鹏辉李涛高阳武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

大型语言模型(Large Language Models,LLM)已经成为现今主流的研究热点,而垂直领域行业大模型则成为落地应用的关键点,以医疗为代表的大型语言模型有着可解释性、可靠性、高安全性等要求。针对这类问题,提出MedKGGPT模型,一个基于ChatGL... 详细信息

大型语言模型(Large Language Models,LLM)已经成为现今主流的研究热点,而垂直领域行业大模型则成为落地应用的关键点,以医疗为代表的大型语言模型有着可解释性、可靠性、高安全性等要求。针对这类问题,提出MedKGGPT模型,一个基于ChatGLM的模型,并提出一种面向医疗领域的知识图谱(Knowledge Graphs,KGs)和LLM相结合的框架。框架主要包含两个部分:首先,通过KG三元组中的实体和关系,提出了一种基于KG结构数据的提示工程方法,使得LLM更加具有医学领域的专用知识,提高LLM的可解释性;其次,提出一种利用KG来对齐LLM的方法,将LLM的输出与KG的相关知识进行比较,验证LLM输出结果的一致性和准确性,从而增强了LLM在医疗领域的安全性。实验结果表明,最终生成的MedKGGPT模型能够输出更加具有安全性的结果,说明KG能够有效增强LLM的可解释性,为LLM应用在医疗领域提供了帮助。

关键词：大型语言模型医疗知识图谱提示工程 ChatGLM