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生成式语言模型对大学课程论文写作的影响

中文科技期刊数据库（全文版）教育科学 2023年第11期 72-75页

作者：英郑欣中国农业大学北京100193

本论文探讨了生成式语言模型(如ChatGPT等)在大学课程论文写作中的教学改革潜力和影响。传统的课程论文写作模式通常侧重于学生的独立思考和研究能力,但随着生成式语言模型的出现,学术写作的方法和要求发生了变化。文章分析了生成式语... 详细信息

本论文探讨了生成式语言模型(如ChatGPT等)在大学课程论文写作中的教学改革潜力和影响。传统的课程论文写作模式通常侧重于学生的独立思考和研究能力,但随着生成式语言模型的出现,学术写作的方法和要求发生了变化。文章分析了生成式语言模型对学生写作技能、创造性思维和教育实践的影响,同时讨论了如何在教学中充分利用这一技术,以提高学生的写作质量和效率。通过结合理论探讨和实际案例分析,文章旨在为教育领域提供有关教学改革和技术整合的新思路。

关键词：课程论文生成式语言模型独立思考

生成式语言模型在采矿工程计算机辅助设计课程的应用

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创新创业理论研究与实践 2024年第24期7卷 14-18页

作者：王运森郑贵平顾晓薇孔祥玮张曼东北大学深部金属矿山安全开采教育部重点实验室东北大学资源与土木工程学院山东黄金集团

生成式语言模型是一种基于深度学习技术的人工智能模型，具备强大的自然语言理解和内容生成功能，为提升教育效果创造了良好的条件。该文系统分析了采矿工程计算机辅助设计课程的特点和教学中的难点，并针对普遍存在的被动学习、缺乏个... 详细信息

生成式语言模型是一种基于深度学习技术的人工智能模型，具备强大的自然语言理解和内容生成功能，为提升教育效果创造了良好的条件。该文系统分析了采矿工程计算机辅助设计课程的特点和教学中的难点，并针对普遍存在的被动学习、缺乏个性化教育和师生互动等问题进行了讨论，为了提高学生的创造性设计能力和程序设计的学习效率，利用生成式语言模型的对话文本内容生成、上下文情境理解、序列任务执行和程序语言解释4项核心优势，提出了其在课程教学中的应用途径。该文可为计算机辅助设计课程相关教学提供应用参考。

关键词：生成式语言模型采矿工程计算机辅助设计人工智能教育课程教学

基于生成式语言模型与扩散模型融合的图像生成研究

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信息记录材料 2024年第11期25卷 99-101页

作者：张东裕江西财经大学软件与物联网工程学院江西南昌330013

生成式语言模型(generative language model,GLM)与扩散模型(diffusion model,DM)是当前人工智能研究的前沿热点,在图像生成领域具有广泛的应用前景。本研究通过探讨GLM与DM的原理,提出了GLM与DM融合的方式,分析了融合应用的优势与局限... 详细信息

生成式语言模型(generative language model,GLM)与扩散模型(diffusion model,DM)是当前人工智能研究的前沿热点,在图像生成领域具有广泛的应用前景。本研究通过探讨GLM与DM的原理,提出了GLM与DM融合的方式,分析了融合应用的优势与局限性,以期提高图像生成效果,并对其未来发展方向进行了讨论。

关键词：自然语言处理生成式语言模型扩散模型图像生成人工智能深度学习

基于生成式大语言模型的非遗文本嵌套命名实体识别研究

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现代情报 2024年

作者：张逸勤邓三鸿王东波南京大学信息管理学院数据工程与知识服务省高校重点实验室(南京大学) 南京农业大学信息管理学院

[目的/意义] 本研究探索生成式大语言模型在非物质文化遗产文本嵌套命名实体识别中的应用，以提高特定领域复杂文本中多层次实体的识别精度。[方法/过程] 研究对比了GPT-4、Claude 3.5 Sonnet、ChatGLM2-6b等多种生成式大语言模型与BERT... 详细信息

[目的/意义] 本研究探索生成式大语言模型在非物质文化遗产文本嵌套命名实体识别中的应用，以提高特定领域复杂文本中多层次实体的识别精度。[方法/过程] 研究对比了GPT-4、Claude 3.5 Sonnet、ChatGLM2-6b等多种生成式大语言模型与BERT+GlobalPointer基线模型的性能，并设计了思维链与行为推理模式两种提示工程技术以优化模型复杂上下文中的识别能力。[结果/结论] GPT-4模型采用行为推理模式时表现最佳，Qwen2-72B模型达到91.16%的最高F1值，展现出优异的领域适应性。研究验证了生成式大语言模型在非遗文本嵌套实体识别中的应用潜力，然而在处理长文本和复杂嵌套结构时仍存在计算资源需求高、推理速度慢等挑战。未来研究将通过混合模型或多任务学习框架，融合BERT模型的稳定性与生成式大语言模型的灵活性以提升识别性能。

关键词：生成式语言模型嵌套实体识别数字人文非物质文化遗产文本挖掘

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人工智能文学翻译的“主体性”与“创造性”

上海交通大学学报(哲学社会科学版) 2025年第1期33卷 1-10页

作者：袁筱一华东师范大学外语学院上海200241

随着包括大语言模型在内的人工智能技术的飞速发展,其在文学翻译领域的应用引发了广泛讨论。基于深度学习的生成式模型在文学翻译中究竟有“创造性”吗?它是否具有“主体性”?人工智能在处理非信息文本,尤其是文学作品时所面临的挑战是... 详细信息

随着包括大语言模型在内的人工智能技术的飞速发展,其在文学翻译领域的应用引发了广泛讨论。基于深度学习的生成式模型在文学翻译中究竟有“创造性”吗?它是否具有“主体性”?人工智能在处理非信息文本,尤其是文学作品时所面临的挑战是什么?人工智能翻译的“硬伤”固然是目前人工智能还无法替代人类翻译主体的主要原因,但是最根本的原因还在于人工智能在文学翻译中难以复制人类译者的“文学性”和“主体性”。而“主体性”的缺失也使得人工智能在文学翻译实践中可能引发一系列伦理问题。因此,我们对人工智能在文学翻译中的应用持审慎态度,因为说到底,维护文学翻译的人文价值和伦理责任就是维护人类的尊严。

关键词：人工智能文学翻译生成式语言模型主体性

采用低秩编码优化大语言模型的高校基础知识问答研究

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计算机科学与探索 2024年第8期18卷 2156-2168页

作者：骆仕杰金日泽韩抒真天津工业大学网络安全和信息化办公室天津300387 天津工业大学软件学院天津300387

在高等教育领域,基础知识问答系统对学生学术成就提升及教育资源公平分配具有重要作用。近年来已有基于预训练语言模型上使用机器阅读理解和文本相似度匹配的问答技术,在处理复杂的自然语言问题时仍然面临因训练数据不足、模型泛化能力... 详细信息

在高等教育领域,基础知识问答系统对学生学术成就提升及教育资源公平分配具有重要作用。近年来已有基于预训练语言模型上使用机器阅读理解和文本相似度匹配的问答技术,在处理复杂的自然语言问题时仍然面临因训练数据不足、模型泛化能力限制等瓶颈导致的回答质量和准确性不足的情况。本研究旨在解决如何在降低资源消耗的同时,提升基础知识问答系统在高校环境中的性能优势和准确率。为实现该目标,提出了一种高校基础知识领域的低秩编码大语言模型微调方法。该方法通过低秩编码的方法降低大语言模型的内存、显存在训练和预测的消耗量,并且运用大语言模型的生成式方法优化我校基础知识数据问答领域的研究与分析,从而提高日常基础知识问答的质量、准确性和响应速度。通过冻结大型预训练模型权重,将高校基础知识语言信息融入原Transformer架构的预训练层,并且加入了问答优化模块来规范生成式模型的准确性。此方法在显著减少下游任务可训练参数数量的同时,可以较好地保留原模型的生成式语言能力,并且针对高校基础知识领域展现出更优的性能优势和准确率。

关键词：生成式语言模型基础知识问答大语言模型 Transformer 冻结模型权重

基于知识增强的医学语言模型:现状、技术与应用

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医学信息学杂志 2023年第9期44卷 12-22页

作者：康砚澜郭倩宇张文强王昊奋复旦大学工程与应用技术研究院上海200433 复旦大学计算机学院上海200433 同济大学上海200438

目的/意义介绍生成式语言模型在医学领域的应用现状和挑战,并提出一种基于知识增强的医学语言模型,以提高模型专业性、准确性和可信性,为医学、语言模型及知识图谱领域相关研究人员提供参考。方法/过程回顾大语言模型的发展、现状及主... 详细信息

目的/意义介绍生成式语言模型在医学领域的应用现状和挑战,并提出一种基于知识增强的医学语言模型,以提高模型专业性、准确性和可信性,为医学、语言模型及知识图谱领域相关研究人员提供参考。方法/过程回顾大语言模型的发展、现状及主要技术,分析其在数据安全、专业性、伦理规范和模型可解释性等方面面临的挑战。介绍医学生成式语言模型常见应用场景和技术要点,重点阐述基于知识图谱和多模态数据融合知识增强的医学语言模型,包括其优势、技术原理和具体案例。结果/结论知识增强的医学语言模型可提高语言模型对专业医学知识的理解、认知和应用能力,增强对自然语言的生成能力,拓展对多模态数据的处理能力,在医疗问答、智能辅助诊断、个性化医疗决策等方面具有广泛应用前景。

关键词：生成式语言模型医学问答知识图谱人工智能医疗

以ChatGPT为代表的自然语言AI在数据库内容检索与生成中的应用——以全国报刊索引为例

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情报探索 2024年第5期 103-108页

作者：戴梦菲上海图书馆上海200031

[目的/意义]旨在探讨以ChatGPT为代表的自然语言模型在图书馆馆藏资源数据库中的应用,为人工智能时代图书馆数据库的发展方向提供借鉴。[方法/过程]采用案例分析法,以上海图书馆的全国报刊索引数据库为研究对象,分析ChatGPT的基本工作原... 详细信息

[目的/意义]旨在探讨以ChatGPT为代表的自然语言模型在图书馆馆藏资源数据库中的应用,为人工智能时代图书馆数据库的发展方向提供借鉴。[方法/过程]采用案例分析法,以上海图书馆的全国报刊索引数据库为研究对象,分析ChatGPT的基本工作原理,并从自然语言问答、信息整合、大纲生成等方面,评估人工智能对于传统的数据库内容检索与生成方式的优势,及可能产生的问题。[结果/结论]该技术在处理自然语言查询方面表现出色,能够有效提高数据库的检索效率,并为读者提供创造性的内容生成。但其应用也面临技术整合、内容真实性与专业性等方面的问题和挑战,需要进一步研究并制定规范。

关键词：图书馆服务人工智能生成式语言模型数据库检索