与大型语言模型和机器人相关的资源、文章和观点列表

我们收集了一些与大型语言模型（LLM）相关的文章，观点，视频和资源。其中一些链接还涵盖了其他生成模型。我们将定期更新此列表，以添加任何其他感兴趣的资源。本文是该系列的第三篇。（以前的版本在这里：v1 |v2.）

什么是法学硕士以及它们是如何工作的

• 什么是生成AI模型？，Kate Soule，来自IBM Technology的视频。

• 大型语言模型简介，John Ewald，来自Google Cloud Tech的视频。

• 什么是 GPT-4，它与 ChatGPT 有何不同？，Alex Hern，《卫报》。

• 查特在做什么…以及为什么它有效？，斯蒂芬·沃尔夫勒姆。

• 理解大型语言模型——变革性阅读清单，塞巴斯蒂安·拉施卡。

• ChatGPT 如何训练，视频由 Ari Seff 提供。

• ChatGPT – 这是什么？它是如何工作的？我们应该兴奋吗？还是害怕？，Deep Dhillon，The Radical AI播客。

• 您需要了解的有关ChatGPT，Joanna Dungate，图灵研究所博客的所有信息。

• 关于基础模型的图灵视频系列讲座：第一节 |第二节 |第三节 |会议 1.

• 巴德：谷歌的吟游诗人是什么，它与ChatGPT有什么不同？，BBC。

• 吟游诗人常见问题解答，谷歌。

• 从头开始的大型语言模型 |大型语言模型：第 2 部分，5 分钟内来自图形的视频。

• 什么是大型语言模型（LLM）？，来自Google for Developers的视频。

• Risks of Large Language Models （LLM），Phaedra Boinodiris，来自 IBM Technology 的视频。

• ChatGPT和其他LLM是如何工作的——以及他们下一步可以去哪里，David Nield，Wired。

• 什么是大型语言模型，机器学习掌握。

• 如何从ChatGPT中删除您的数据，Matt Burgess，Wired。

• ChatGPT 可以改进而不是取代您的写作的 5 种方式，David Nield，连线。

• 人工智能提示工程：学习如何不问聊天机器人一个愚蠢的问题，Callum Bains，卫报。

期刊、会议、arXiv和其他文章

• 科学家对生成人工智能在其领域的潜力的看法，Meredith Ringel Morris，arXiv。

• LaMDA： Language Models for Dialog Applications， Romal Thoppilan et al， arXiv.

• 如果你有一百万小时的GPU小时，要训练什么语言模型？，Teven Le Scao et al，arXiv。

• 羊驼：一个强大的，可复制的指令遵循模型，Rohan Taori等人。

• 使用价值目标数据集使语言模型适应社会的过程 （PALMS），艾琳·索莱曼、克里斯蒂·丹尼森，NeurIPS 2021。

• [关于随机鹦鹉的危险：语言模型会太大吗？

  

  ](https://dl.acm.org/doi/10.1145/3442188.3445922)，艾米丽·*本德，蒂姆尼特·格布鲁，安吉丽娜·麦克米兰-梅杰，什玛格丽特·什米切尔，*FAccT 2021。

• A Survey of Large Language Models， Wayne Xin Zhao et al， arXiv.

• A Watermark for Large Language Models， John Kirchenbauer， Jonas Geiping， Yuxin Wen， Jonathan Katz， Ian Miers， Tom Goldstein， arXiv.

• 在主观性与强加之间：计算机视觉数据注释中的权力动力学，Milagros Miceli，Martin Schuessler，Tianling Yang，ACM关于人机交互的论文集。

• 用于指示 AI 编写文本的 AI 分类器，OpenAI。

• Pythia：用于跨训练和扩展分析大型语言模型的套件，Stella Biderman et al，arXiv。

• GPT-4 技术报告，OpenAI，arXiv。

• GPT-4 系统卡，OpenAI。

• BloombergGPT： A Large Language Model for Finance， Shijie Wu et al， arXiv.

• 基于水印的AI生成内容规避检测， 蒋正元， 张景怀， 龚振强， arXiv.

• PaLM 2 技术报告，谷歌。

• 大型语言模型（LLM）和ChatGPT：对核医学的影响是什么？，Ian L. Alberts，Lorenzo Mercolli，Thomas Pyka，George Prenosil，Kuangyu Shi，Axel Rominger和Ali Afshar-Oromieh，Eur J Nucl Med Mol Imaging。

• 医学和医学研究中大型语言模型的伦理学，*Hanzhou Li，John T Moon，Saptarshi Purkayastha，Leo Anthony Celi，Hari Trivedi和Judy W Gichoya，*柳叶刀。

• 大型语言模型时代的科学，Abeba Birhane，Atoosa Kasirzadeh，David Leslie和Sandra Wachter，Nature。

• 使用语言模型标准化化合物，*Miruna T Cretu，Alessandra Toniato，Amol Thakkar，Amin A Debabeche，Teodoro Laino和Alain C Vaucher，*机器学习：科学和技术。

• 如何保持文本私密？对用于隐私保护自然语言处理的深度学习方法的系统综述，Samuel Sousa & Roman Kern，人工智能评论。

• 材料转换器：用于生成材料设计的深度学习语言模型，*Nihang Fu，Lai Wei，Yuqi Song，李沁阳，Rui Xin，Sadman Sadeed Omee，Rongzhi Dong，Edirisuriya M Dilanga Siriwardane和Jianjun Hu，*机器学习：科学和技术。

• 大型语言模型编码临床知识，Karan Singhal等人，Nature。

• SELFormer：通过SELFIES语言模型进行分子表示学习，*Atakan Yüksel，Erva Ulusoy，Atabey Ünlü和Tunca Doğan，*机器学习：科学和技术。

• GPT-4 + 稳定扩散 = ？：使用大型语言模型增强对文本到图像扩散模型的快速理解，Long Lian，Boyi Li，Adam Yala和Trevor Darrell，BAIR博客。

报纸、杂志、大学网站和博客文章

• 为什么针对人类的考试可能不是像GPT-4，Ben Dickson，Venture Beat这样的LLM的良好基准。

• GPT-4真的明白我们在说什么吗？，David Krakauer，Nautilus。

• 大型语言模型是有偏见的。逻辑能帮助拯救他们吗？，雷切尔·戈登，麻省理工学院新闻。

• 机器学习模型及其关系的生态系统图，斯坦福大学的研究人员。

• ChatGPT在Wordle谜题上挣扎，这说明了很多关于它是如何工作的，Michael G. Madden，The Conversation。

• AIhub咖啡角：用于科学写作的大型语言模型，AIhub。

• ChatGPT是一个模糊的网络JPEG，Ted Chiang，纽约客。

• ChatGPT，Galactica和Progress Trap，Abeba Birhane和Deborah Raji，Wired。

• ChatGPT不能骗你，但你仍然不应该相信它，麦肯齐格雷厄姆，对话。

• AI信息检索：一位搜索引擎研究人员解释了让ChatGPT及其表亲在网络上搜索你的承诺和危险，Chirag Shah，The Conversation。

• 研究的一小步，但实用性的巨大飞跃，林雪平大学弗雷德里克·海因茨访谈。

• ChatGPT威胁着语言多样性。需要做更多的工作来保护我们在人工智能时代的差异，Collin Bjork，The Conversation。

• 专栏：怕人工智能？销售它的初创公司希望你成为，Brian Merchant，洛杉矶时报。

• 人工智能聊天机器人是安全灾难的三种方式，Melissa Heikkilä，麻省理工学院技术评论。

• 时间：OpenAI使用肯尼亚工人每小时不到2美元来降低ChatGPT的毒性，Billy Perrigo，TIME。

• 对“邪恶”ChatGPT的错误恐惧掩盖了正在造成的真正伤害，约翰·诺顿，卫报。

• Darktrace警告说，自ChatGPT发布以来，人工智能增强型骗局有所增加，马克·斯威尼，卫报。

• 立法者努力区分人工智能和人类电子邮件，凯特布莱克伍德，康奈尔纪事报。

• 哥伦比亚法官说，他在裁决中使用了ChatGPT，卢克泰勒，卫报。

• Bhashini：由ChatGPT提供支持的印度语言聊天机器人，来自《经济时报》的视频。

• ChatGPT & Co.：大型语言模型的会话能力，Marisa Tschopp，Luca Gafner，Teresa Windlin，Yelin Zhang，SCIP。

• 人工智能机器不会“产生幻觉”。但他们的制作者是《卫报》的娜奥米·克莱因

• 谷歌推出新的AI PaLM 2，试图重新获得领导地位，Alex Hern，卫报。

• 高管们担心与ChatGPT意外共享公司数据：报告，Victor Dey，Venture Beat。

• 编辑来信：生成人工智能如何塑造新闻业和我们的新闻编辑室的未来，Michael Nuñez，Venture Beat。

• ChatGPT是如何从制作它的人那里建立起来的内幕，Will Douglas Heaven，MIT Tech Review。

• 一个提出问题的聊天机器人可以帮助你发现什么时候没有意义，Melissa Heikkilä，麻省理工学院技术评论。

• 为生产构建LLM应用程序，Chip Huyen。

• 生成式人工智能不会彻底改变搜索——然而，Ege Gurdeniz和Kartik Hosanagar，哈佛商业评论。

• 如果AI图像生成器如此智能，为什么它们很难书写和计数？，Seyedali Mirjalili，The Conversation。

• “它完全摧毁了我”：肯尼亚版主谴责人工智能模型训练的代价，Niamh Rowe，卫报。

• OpenAI推出网络爬虫GPTBot，引发了网站所有者和创建者的阻止工作，Bryson Masse，Venture Beat。

• 为什么不可能建立一个公正的人工智能语言模型，Melissa Heikkilä，麻省理工学院技术评论。

• 如何在保护您的隐私的同时使用生成式 AI 工具，David Nield，连线。

• 不要辞掉你的日常工作：生成人工智能和编程的终结，Mike Loukides，Venture Beat。

• OpenAI添加了“大量”ChatGPT更新，包括建议的提示，多个文件上传，Carl Franzen，Venture Beat。

• 年龄歧视，性别歧视，阶级歧视等等：人工智能生成的图像中偏见的7个例子，T.J. Thomson和Ryan J. Thomas，The Conversation。

• ChatGPT的“开放”替代品正在兴起，但人工智能到底有多开放？，Radboud大学。

• 视觉字幕：使用大型语言模型通过动态视觉效果增强视频会议，Ruofei Du和Alex Olwal，谷歌。

• 为什么给人工智能生成的内容加水印并不能保证在线信任，Claire Leibowiczarchive页面，麻省理工学院技术评论。

报告

• ChatGPT及更多：大规模AI模型巩固了大型技术力量，这是AI Now Institute报告的一部分。

播客和视频讨论

• ChatGPT的局限性与Emily M. Bender和Casey Fiesler，Radical AI Podcast。

• CLAIRE AQuA：“ChatGPT and Large Language Models”， CLAIRE.

• 苏琳·布洛杰特谈创造公正的语言技术，好的机器人播客。

• 与Sam Charrington合作的TWIML AI播客有许多关于LLM和生成AI主题的剧集。

专注于法学硕士和教育

• 观点：ChatGPT – 这对学术诚信意味着什么？，吉赛尔·伯恩斯，梅西大学。

• 辩论：ChatGPT提供了看不见的机会来提高学生的关键技能，Erika Darics，Lotte van Poppel，The Conversation。

• ChatGPT和作弊：改变学生评分方式的5种方法，Louis Volante，Christopher DeLuca，Don A. Klinger，The Conversation。

• ChatGPT：学生可以使用人工智能作弊，但这是一个重新思考评估的机会，Sam Illingworth，The Conversation。

• ChatGPT 的教师提示指南，@herfteducator。

• 教育工作者应该担心ChatGPT吗？，采访伊利诺伊大学的Jodi Heckel。

• 大型语言模型挑战高等教育的未来，Silvia Milano，Joshua A. McGrane和Sabina Leonelli，Nature。

• ChatGPT，（我们需要谈谈），与剑桥大学的Vaughan Connolly和Steve Watson的问答。

• 不要担心学生使用ChatGPT作弊 - 人工智能是对教育平等的更大威胁，Collin Bjork，The Conversation。

• 医学教育中的大型语言模型：机遇，挑战和未来方向，Alaa Abd-Alrazaq，Rawan AlSaad，Dari Alhuwail，Arfan Ahmed，Padraig Mark Healy，Syed Latifi，Sarah Aziz，Rafat Damseh，Sadam Alabed Alrazak和Javaid Sheikh，JMIR医学教育。

• 大型语言模型和教育，马斯特里赫特大学。

与艺术和其他创作过程有关

• “ChatGPT说我不存在”：艺术家和作家如何反击AI，Vanessa Thorpe，卫报。

• 人工智能和工作的未来：5位关于ChatGPT，DALL-E和其他AI工具对艺术家和知识工作者意味着什么的专家，Lynne Parker，Casey Greene，Daniel Acuña，Kentaro Toyama Mark Finlayson，The Conversation。

• 有没有办法支付那些工作用于训练人工智能的内容创作者？是的，但这不是万无一失的，布伦丹·保罗·墨菲，对话。

• ChatGPT是高等教育需要重新思考评估的推动力，Sioux McKenna，Dan Dixon，Daniel Oppenheimer，Margaret Blackie，Sam Illingworth，The Conversation。

• AI Art： How artists Are Use and Face the Machine Learning，YouTube视频，来自现代艺术博物馆。

• “我们厌倦了等待Oasis重新组建”：AIsis，乐队由AI Liam Gallagher，Rich Pelley，The Guardian领导。

• 摄影师承认获奖图像是人工智能生成的，杰米格里尔森，卫报。

• 用文本到图像生成AI制作艺术的愚蠢，Ahmed Elgammal，The Conversation。

• 计算机编写的剧本和深度伪造的演员：好莱坞打击生成人工智能的核心是什么，Jasmin Pfefferkorn，对话。

• 演员们真的很担心电影制片厂使用人工智能——他们可能有道理，多米尼克·李斯（Dominic Lees），《对话》。

与机器人技术有关

• ChatGPT for Robotics： Design Principles and Model Ability， Microsoft.

• 《内心独白：通过语言模型规划的具身推理》，黄文龙等，arXiv.

• PaLM-E：一个具体的多模态语言模型，Danny Driess，谷歌。

• 意识，体现，语言模型（与Murray Shanahan教授合作），来自机器学习街头谈话的YouTube视频。

• RoCo：与大型语言模型的辩证多机器人协作，赵曼迪，Shreeya Jain和Shuran Song，arXiv。

• 真棒LLM机器人，GitHub存储库，其中包含使用LLM进行机器人和强化学习的论文的治疗性列表。

• LLM如何改变机器人设计过程？，Francesco Stella，Cosimo Della Santina和Josie Hughes，Nature。

错误信息、假新闻及其对新闻业的影响

• 错误信息监视器：2023 年 4 月，专注于 GPT-<、新闻卫士。

• 假新闻狂潮：为什么ChatGPT对新闻业的真相可能是灾难性的，艾米丽贝尔，卫报。

• Defending Against Neural Fake News， Rowan Zellers et al， arXiv.

• 篡改的苏纳克照片只是一系列政治深度伪造中的最新消息，丹米尔莫，卫报。

法规和政策

• “政治宣传”：中国打击访问ChatGPT，海伦戴维森，卫报。

• 聊天机器人、深度伪造和语音克隆：出售的人工智能欺骗，美国联邦贸易委员会的博客文章。

• “我没有给予许可”：人工智能的支持者关心数据法违规吗？，Alex Hern和Dan Milmo，卫报。

• 意大利的ChatGPT禁令吸引了欧盟隐私监管机构Supantha Mukherjee，Elvira Pollina和Rachel More。

• 基于公开可用的个人数据训练大型生成AI模型：AI法案可以解决的GDPR难题，Sebastião Barros Vale，数字宪法主义者。

• ChatGPT：法律对谁拥有人工智能生成内容的版权有何规定，Sercan Ozcan，Joe Sekhon和Oleksandra Ozcan，The Conversation。

• ChatGPT和训练AI的合法基础：混合方法？，Sophie Stalla-Bourdillon和Pablo Trigo Kramcsák，数字宪法主义者。

• 我们如何想象生成AI监管计划？《来自亚洲的视角》，陈宽伟，《数字宪政主义者》。