> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://bithoventech.gitbook.io/prompt-inzhiniring-ot-bithoven-ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://bithoventech.gitbook.io/prompt-inzhiniring-ot-bithoven-ai/modeli/chatgpt.md). # ChatGPT Промпт инжиниринг в ChatGPT В данном разделе мы освещаем последние методы промпт-инжиниринга для ChatGPT, включая рекомендации, применение, ограничения, научные статьи и дополнительные материалы для чтения. {% hint style="danger" %} *Данный раздел находится в активной стадии разработки.* {% endhint %} ## Введение в ChatGPT *** ChatGPT - это новая модель [обученная OpenAI](https://openai.com/blog/chatgpt), обладающая способностью вести беседу. Эта модель обучена следовать инструкциям в запросе, чтобы предоставлять соответствующие ответы в контексте диалога. ChatGPT может помочь в ответах на вопросы, предлагать рецепты, писать тексты в определенном стиле, генерировать код и многое другое. Модель ChatGPT обучается с использованием обратной связи с подкреплением от людей (RLHF). Несмотря на то, что эта модель значительно более мощная, чем предыдущие версии GPT, и её обучение направлено на снижение нежелательных и неточных результатов, она всё равно обладает своими ограничениями. Давайте проанализируем некоторые из её возможностей и ограничений на примерах. > *RLHF расшифровывается как "Reinforcement Learning from Human Feedback," что на русский язык можно перевести как "Обучение с подкреплением на основе обратной связи от людей." Это метод обучения машинных моделей, при котором модель улучшается, анализируя обратную связь и реакции от людей на её ответы и результаты.* Вы можете использовать пользовательскую версию ChatGPT [здесь](https://www.promptingguide.ai/ru/models/chat.openai.com), но для приведенных ниже примеров мы будем использовать режим `Chat` на OpenAI Playground. ## Обзор задачи диалогов *** В одном из предыдущих руководств мы кратко рассмотрели возможности диалога и роль инструкций: как обучить модель вести беседу в определенном стиле, с определенными намерениями, поведением и идентичностью. Давайте вспомним наш предыдущий основной пример, в котором мы создали систему для ведения диалога, способную генерировать более технические и научные ответы на вопросы. *Промпт:* {% hint style="info" %} Ниже приводится разговор с научным ассистентом ИИ. Тон помощника - технический и научный. \ Человек: Здравствуйте, кто вы? \ ИИ: Приветствую! Я - исследовательский ассистент ИИ. Чем я могу помочь вам сегодня? \ Человек: Можете ли вы рассказать мне о создании черных дыр? \ ИИ: {% endhint %} Из приведенного примера видно две важные составляющие: * **намерение** или объяснение того, что представляет собой чат-бот * **идентичность**, которая определяет стиль или тональность, с которой чат-бот будет отвечать Простой пример выше хорошо работает с использованием API для заполнения текста, использующего `text-davinci-003`. Недавно OpenAI [анонсировала API ChatGPT](https://openai.com/blog/introducing-chatgpt-and-whisper-apis), который представляет собой более мощную и экономичную модель `gpt-3.5-turbo`, специально созданную для такого типа функциональности (завершения диалогов). Фактически, OpenAI рекомендует ее как свою лучшую модель даже для случаев использования, не связанных с чатом. Другие преимущества использования API ChatGPT - значительное снижение стоимости (на 90%) и повышение эффективности. Крупные компании, такие как Snap Inc. и Instacart, уже интегрируют возможности диалога, основанные на ChatGPT, в свои продукты, начиная от персонализированных рекомендаций и заканчивая улучшением опыта покупок. ## Диалоги с ChatGPT *** ### Диалоги с несколькими ходами Чтобы продемонстрировать возможности ChatGPT, мы воспользуемся примером беседы с ассистентом-чатботом, приведенным выше, и обсудим результаты. В отличие от `text-davinci-003`, модель `gpt-3.5-turbo`, на которой работает ChatGPT, использует формат диалога в качестве входных данных. Модель ожидает серию сообщений на входе и использует их для генерации ответа. *Промпт:* {% hint style="info" %} СИСТЕМА: Вы - исследовательский ассистент ИИ. Вы используете тон, который является техническим и научным. \ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ: Здравствуйте, кто вы? \ АССИСТЕНТ: Приветствую! Я исследовательский ассистент ИИ. Чем я могу помочь вам сегодня? ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ: Можете ли вы рассказать мне о создании черных дыр? {% endhint %} *Результат:* {% hint style="info" %} АССИСТЕНТ: Конечно! Черные дыры образуются, когда у массивной звезды заканчивается топливо и она разрушается под действием собственной гравитации. В результате коллапса звезда становится невероятно плотной, а гравитационное поле настолько сильным, что даже свет не может его покинуть. Эта точка невозврата известна как горизонт событий. Когда звезда пересекает горизонт событий, она считается черной дырой... {% endhint %} Обратите внимание, что в приведенном выше примере мы упростили входные и выходные данные, но для API завершения диалогов ChatGPT требуется, чтобы сообщения были в определенном формате. Я добавил ниже скриншот того, как будет выглядеть этот пример при использовании режима `Chat` на OpenAI Playground:
Более официальный запрос к API в нашем примере может быть сформулирован следующим образом: {% hint style="info" %} import openai\ \ openai.ChatCompletion.create(\ model="gpt-3.5-turbo",\ messages=\[\ {"role": "system", "content": "You are an AI research assistant. You use a tone that is technical and scientific."},\ {"role": "user", "content": "Hello, who are you?"},\ {"role": "assistant", "content": "Greeting! I am an AI research assistant. How can I help you today?"},\ {"role": "user", "content": "Can you tell me about the creation of black holes?"}\ \ ]\ \ ) {% endhint %} Фактически, взаимодействие разработчиков с ChatGPT в будущем планируется осуществлять с помощью [языка разметки диалогов](https://github.com/openai/openai-python/blob/main/chatml) (ChatML в кратком виде).\
## Задачи с одним ходом *** Формат диалога позволяет проводить многоходовые беседы, но также поддерживает одиночные запросы, как это было использовано в случае с `text-davinci-003`. Это означает, что мы можем использовать ChatGPT для решения аналогичных задач, как было продемонстрировано с предыдущими моделями GPT. Давайте, например, попробуем выполнить следующую задачу по ответу на вопрос с использованием ChatGPT: *Промпт:* {% hint style="info" %} ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ: Ответьте на вопрос на основе контекста ниже. Держитесь краткого и ясного ответа. Ответьте "Не уверен в ответе", если не уверены в ответе. Контекст: Препарат теплизумаб имеет свои корни в фармацевтической компании Ortho Pharmaceutical в Нью-Джерси. Там ученые создали раннюю версию антитела под названием OKT3. Изначально оно было получено из мышей и могло связываться с поверхностью Т-клеток, ограничивая их способность уничтожать клетки. В 1986 году оно было одобрено для предотвращения отторжения органов после трансплантации почек и стало первым лечебным антителом, разрешенным для использования у людей. Вопрос: Из какого источника изначально получали OKT3? Ответ: {% endhint %} *Результат:* {% hint style="info" %} АССИСТЕНТ: Мыши. {% endhint %} Имейте в виду, что я добавил метки `USER(`ПОЛЬЗОВАЕТЛЬ) и `ASSISTANT(`АССИСТЕНТ), чтобы лучше продемонстрировать, как можно выполнить задачу с использованием ChatGPT. Вот пример с использованием Playground:
Более формально, вот вызов API (я включил только компонент сообщения в запрос): {% hint style="info" %} CONTENT = """Ответьте на вопрос, основываясь на приведенном ниже контексте. Отвечайте кратко и лаконично. Если вы не уверены в ответе, ответьте "Не уверен в ответе". Context: Препарат теплизумаб имеет свои корни в фармацевтической компании Ortho Pharmaceutical в Нью-Джерси. Там ученые создали раннюю версию антитела под названием OKT3. Изначально оно было получено из мышей и могло связываться с поверхностью Т-клеток, ограничивая их способность уничтожать клетки. В 1986 году оно было одобрено для предотвращения отторжения органов после трансплантации почек и стало первым лечебным антителом, разрешенным для использования у людей. Question: На основе чего изначально был создан OKT3?\ \ \ Answer: \ """\ \ response = openai.ChatCompletion.create(\ model="gpt-3.5-turbo",\ messages=\[\ {"role": "user", "content": CONTENT},\ ],\ temperature=0,\ ) {% endhint %} ## Инструкции для моделей Chat Согласно официальной документации OpenAI, доступны версии модели `gpt-3.5-turbo` на разные даты. Например, можно запросить версию модели `gpt-3.5-turbo-0301`.от 1 марта, обозначаемый как gpt-3.5-turbo-0301. Это предоставляет разработчикам возможность выбирать конкретные версии модели. Однако стоит иметь в виду, что рекомендации по инструктированию моделей могут меняться от версии к версии. Текущая рекомендация для `gpt-3.5-turbo-0301` состоит в добавлении инструкций в сообщение от пользователя (`user`), в отличие от доступного сообщения от системы (`system`). ## Ссылки *** * [Column Type Annotation using ChatGPT](https://arxiv.org/abs/2306.00745)(Июнь 2023 г.) * [Enhancing Programming eTextbooks with ChatGPT Generated Counterfactual-Thinking-Inspired Questions](https://arxiv.org/abs/2306.00551)(Июнь 2023 г.) * [ChatGPT an ENFJ, Bard an ISTJ: Empirical Study on Personalities of Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2305.19926)(Май 2023 г.) * [A Systematic Study and Comprehensive Evaluation of ChatGPT on Benchmark Datasets](https://arxiv.org/abs/2305.18486)(Май 2023 г.) * [Chatbots put to the test in math and logic problems: A preliminary comparison and assessment of ChatGPT-3.5, ChatGPT-4, and Google Bard](https://arxiv.org/abs/2305.18618)(Май 2023 г.) * [GPT Models in Construction Industry: Opportunities, Limitations, and a Use Case Validation](https://arxiv.org/abs/2305.18997)(Май 2023 г.) * [Fairness of ChatGPT](https://arxiv.org/abs/2305.18569)(Май 2023 г.) * [Mapping ChatGPT in Mainstream Media: Early Quantitative Insights through Sentiment Analysis and Word Frequency Analysis](https://arxiv.org/abs/2305.18340)(Май 2023 г.) * [A Survey on ChatGPT: AI-Generated Contents, Challenges, and Solutions](https://arxiv.org/abs/2305.18339)(Май 2023 г.) * [Do Language Models Know When They're Hallucinating References?](https://arxiv.org/abs/2305.18248)(Май 2023 г.) * [Playing repeated games with Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2305.16867)(Май 2023 г.) * [Zero is Not Hero Yet: Benchmarking Zero-Shot Performance of LLMs for Financial Tasks](https://arxiv.org/abs/2305.16633)(Май 2023 г.) * [Leveraging LLMs for KPIs Retrieval from Hybrid Long-Document: A Comprehensive Framework and Dataset](https://arxiv.org/abs/2305.16344)(Май 2023 г.) * [Marked Personas: Using Natural Language Prompts to Measure Stereotypes in Language Models](https://arxiv.org/abs/2305.18189v1)(Май 2023 г.) * [The Larger They Are, the Harder They Fail: Language Models do not Recognize Identifier Swaps in Python](https://arxiv.org/pdf/2305.15507v1.pdf)(Май 2023 г.) * [InternGPT: Solving Vision-Centric Tasks by Interacting with ChatGPT Beyond Language](https://arxiv.org/abs/2305.05662v3)(Май 2023 г.) * [Narrative XL: A Large-scale Dataset For Long-Term Memory Models](https://arxiv.org/abs/2305.13877)(Май 2023 г.) * [Does ChatGPT have Theory of Mind?](https://arxiv.org/abs/2305.14020)(Май 2023 г.) * [Can LLM Already Serve as A Database Interface? A BIg Bench for Large-Scale Database Grounded Text-to-SQLs](https://arxiv.org/abs/2305.03111v2)(Май 2023 г.) * [ZeroSCROLLS: A Zero-Shot Benchmark for Long Text Understanding](https://arxiv.org/abs/2305.14196)(Май 2023 г.) * [Navigating Prompt Complexity for Zero-Shot Classification: A Study of Large Language Models in Computational Social Science](https://arxiv.org/abs/2305.14310)(Май 2023 г.) * [ChatGPT-EDSS: Empathetic Dialogue Speech Synthesis Trained from ChatGPT-derived Context Word Embeddings](https://arxiv.org/abs/2305.13724)(Май 2023 г.) * [Can LLMs facilitate interpretation of pre-trained language models?](https://arxiv.org/abs/2305.13386)(Май 2023 г.) * [Can ChatGPT Detect Intent? Evaluating Large Language Models for Spoken Language Understanding](https://arxiv.org/abs/2305.13512)(Май 2023 г.) * [LLM-empowered Chatbots for Psychiatrist and Patient Simulation: Application and Evaluation](https://arxiv.org/abs/2305.13614)(Май 2023 г.) * [ChatGPT as your Personal Data Scientist](https://arxiv.org/abs/2305.13657)(Май 2023 г.) * [Are Large Language Models Good Evaluators for Abstractive Summarization?](https://arxiv.org/abs/2305.13091)(Май 2023 г.) * [Can ChatGPT Defend the Truth? Automatic Dialectical Evaluation Elicits LLMs' Deficiencies in Reasoning](https://arxiv.org/abs/2305.13160)(Май 2023 г.) * [Evaluating ChatGPT's Performance for Multilingual and Emoji-based Hate Speech Detection](https://arxiv.org/abs/2305.13276)(Май 2023 г.) * [ChatGPT to Replace Crowdsourcing of Paraphrases for Intent Classification: Higher Diversity and Comparable Model Robustness](https://arxiv.org/abs/2305.12947)(Май 2023 г.) * [Distilling ChatGPT for Explainable Automated Student Answer Assessment](https://arxiv.org/abs/2305.12962)(Май 2023 г.) * [Prompt ChatGPT In MNER: Improved multimodal named entity recognition method based on auxiliary refining knowledge from ChatGPT](https://arxiv.org/abs/2305.12212)(Май 2023 г.) * [ChatGPT Is More Likely to Be Perceived as Male Than Female](https://arxiv.org/abs/2305.12564)(Май 2023 г.) * [Observations on LLMs for Telecom Domain: Capabilities and Limitations](https://arxiv.org/abs/2305.13102)(Май 2023 г.) * [Bits of Grass: Does GPT already know how to write like Whitman?](https://arxiv.org/abs/2305.11064)(Май 2023 г.) * [Are Large Language Models Fit For Guided Reading?](https://arxiv.org/abs/2305.10645)(Май 2023 г.) * [ChatGPT Perpetuates Gender Bias in Machine Translation and Ignores Non-Gendered Pronouns: Findings across Bengali and Five other Low-Resource Languages](https://arxiv.org/abs/2305.10510)(Май 2023 г.) * [BAD: BiAs Detection for Large Language Models in the context of candidate screening](https://arxiv.org/abs/2305.10407)(Май 2023 г.) * [MemoryBank: Enhancing Large Language Models with Long-Term Memory](https://arxiv.org/abs/2305.10250)(Май 2023 г.) * [Knowledge Graph Completion Models are Few-shot Learners: An Empirical Study of Relation Labeling in E-commerce with LLMs](https://arxiv.org/abs/2305.09858)(Май 2023 г.) * [A Preliminary Analysis on the Code Generation Capabilities of GPT-3.5 and Bard AI Models for Java Functions](https://arxiv.org/abs/2305.09402)(Май 2023 г.) * [ChatGPT-4 Outperforms Experts and Crowd Workers in Annotating Political Twitter Messages with Zero-Shot Learning](https://arxiv.org/abs/2304.06588)(Апрель 2023 г.) * [ChatGPT Beyond English: Towards a Comprehensive Evaluation of Large Language Models in Multilingual Learning](https://arxiv.org/abs/2304.05613)(Апрель 2023 г.) * [Distinguishing ChatGPT(-3.5, -4)-generated and human-written papers through Japanese stylometric analysis](https://arxiv.org/abs/2304.05534) (Апрель 2023 г.) * [Zero-shot Temporal Relation Extraction with ChatGPT](https://arxiv.org/abs/2304.05454)(Апрель 2023 г.) * [Can ChatGPT and Bard Generate Aligned Assessment Items? A Reliability Analysis against Human Performance](https://arxiv.org/abs/2304.05372)(Апрель 2023 г.) * [Are Large Language Models Ready for Healthcare? A Comparative Study on Clinical Language Understanding](https://arxiv.org/abs/2304.05368)(Апрель 2023 г.) * [The Wall Street Neophyte: A Zero-Shot Analysis of ChatGPT Over MultiModal Stock Movement Prediction Challenges](https://arxiv.org/abs/2304.05351)(Апрель 2023 г.) * [Toxicity in ChatGPT: Analyzing Persona-assigned Language Models](https://arxiv.org/abs/2304.05335)(Апрель 2023 г.) * [Multi-step Jailbreaking Privacy Attacks on ChatGPT](https://arxiv.org/abs/2304.05197)(Апрель 2023 г.) * [Is ChatGPT a Good Sentiment Analyzer? A Preliminary Study](https://arxiv.org/abs/2304.04339)(Апрель 2023 г.) * [A Preliminary Evaluation of ChatGPT for Zero-shot Dialogue Understanding](https://arxiv.org/abs/2304.04256)(Апрель 2023 г.) * [Extractive Summarization via ChatGPT for Faithful Summary Generation](https://arxiv.org/abs/2304.04193)(Апрель 2023 г.) * [What does ChatGPT return about human values? Exploring value bias in ChatGPT using a descriptive value theory](https://arxiv.org/abs/2304.03612)(Апрель 2023 г.) * [On the Evaluations of ChatGPT and Emotion-enhanced Prompting for Mental Health Analysis](https://arxiv.org/abs/2304.03347)(Апрель 2023 г.) * [ChatGPT-Crawler: Find out if ChatGPT really knows what it's talking about](https://arxiv.org/abs/2304.03325)(Апрель 2023 г.) * [Should ChatGPT be Biased? Challenges and Risks of Bias in Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2304.03738)(Апрель 2023 г.) * [Synthesis of Mathematical programs from Natural Language Specifications](https://arxiv.org/abs/2304.03287)(Апрель 2023 г.) * [Large language models effectively leverage document-level context for literary translation, but critical errors persist](https://arxiv.org/abs/2304.03245) (Апрель 2023 г.) * [Investigating Chain-of-thought with ChatGPT for Stance Detection on Social Media](https://arxiv.org/abs/2304.03087)(Апрель 2023 г.) * [ChatGPT for Shaping the Future of Dentistry: The Potential of Multi-Modal Large Language Model](https://arxiv.org/abs/2304.03086)(Апрель 2023 г.) * [Can Large Language Models Play Text Games Well? Current State-of-the-Art and Open Questions](https://arxiv.org/abs/2304.02868)(Апрель 2023 г.) * [Human-like Summarization Evaluation with ChatGPT](https://arxiv.org/abs/2304.02554)(Апрель 2023 г.) * [Evaluation of ChatGPT Family of Models for Biomedical Reasoning and Classification](https://arxiv.org/abs/2304.02496)(Апрель 2023 г.) * [Comparative Analysis of CHATGPT and the evolution of language models](https://arxiv.org/abs/2304.02468)(Апрель 2023 г.) * [Unleashing the Power of ChatGPT for Translation: An Empirical Study](https://arxiv.org/abs/2304.02182)(Апрель 2023 г.) * [Geotechnical Parrot Tales (GPT): Overcoming GPT hallucinations with prompt engineering for geotechnical applications](https://arxiv.org/abs/2304.02138)(Апрель 2023 г.) * [Unlocking the Potential of ChatGPT: A Comprehensive Exploration of its Applications, Advantages, Limitations, and Future Directions in Natural Language Processing](https://arxiv.org/abs/2304.02017)(Апрель 2023 г.) * [Summary of ChatGPT/GPT-4 Research and Perspective Towards the Future of Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2304.01852)(Апрель 2023 г.) * [Is ChatGPT a Highly Fluent Grammatical Error Correction System? A Comprehensive Evaluation](https://arxiv.org/abs/2304.01746)(Апрель 2023 г.) * [Safety Analysis in the Era of Large Language Models: A Case Study of STPA using ChatGPT](https://arxiv.org/abs/2304.01246)(Апрель 2023 г.) * [Large language models can rate news outlet credibility](https://arxiv.org/abs/2304.00228)(Апрель 2023 г.) * [Can AI Chatbots Pass the Fundamentals of Engineering (FE) and Principles and Practice of Engineering (PE) Structural Exams?](https://arxiv.org/abs/2303.18149)(Апрель 2023 г.) * [Can AI Put Gamma-Ray Astrophysicists Out of a Job?](https://arxiv.org/abs/2303.17853)(Март 2023 г.) * [Comparing Abstractive Summaries Generated by ChatGPT to Real Summaries Through Blinded Reviewers and Text Classification Algorithms](https://arxiv.org/abs/2303.17650)(Март 2023 г.) * [HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in HuggingFace](https://arxiv.org/abs/2303.17580)(Март 2023 г.) * [WavCaps: A ChatGPT-Assisted Weakly-Labelled Audio Captioning Dataset for Audio-Language Multimodal Research](https://arxiv.org/abs/2303.17395)(Март 2023 г.) * [How well do Large Language Models perform in Arithmetic tasks?](https://arxiv.org/abs/2304.02015)(Март 2023 г.) * [Assessing Cross-Cultural Alignment between ChatGPT and Human Societies: An Empirical Study](https://arxiv.org/abs/2303.17466)(Март 2023 г.) * [Yes but.. Can ChatGPT Identify Entities in Historical Documents?](https://arxiv.org/abs/2303.17322)(Март 2023 г.) * [Evaluation of ChatGPT for NLP-based Mental Health Applications](https://arxiv.org/abs/2303.15727)(Март 2023 г.) * [A Perspectival Mirror of the Elephant: Investigating Language Bias on Google, ChatGPT, Wikipedia, and YouTube](https://arxiv.org/abs/2303.16281)(Март 2023 г.) * [ChatGPT or academic scientist? Distinguishing authorship with over 99% accuracy using off-the-shelf machine learning tools](https://arxiv.org/abs/2303.16352)(Март 2023 г.) * [Zero-shot Clinical Entity Recognition using ChatGPT](https://arxiv.org/abs/2303.16416)(Март 2023 г.) * [ChatGPT is a Knowledgeable but Inexperienced Solver: An Investigation of Commonsense Problem in Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2303.16421)(Март 2023 г.) * [ChatGPT4PCG Competition: Character-like Level Generation for Science Birds](https://arxiv.org/abs/2303.15662)(Март 2023 г.) * [ChatGPT as a Factual Inconsistency Evaluator for Abstractive Text Summarization](https://arxiv.org/abs/2303.15621)(Март 2023 г.) * [Chat-REC: Towards Interactive and Explainable LLMs-Augmented Recommender System](https://arxiv.org/abs/2303.14524)(Март 2023 г.) * [A comprehensive evaluation of ChatGPT's zero-shot Text-to-SQL capability](https://arxiv.org/abs/2303.13547)(Март 2023 г.) * [Towards Making the Most of ChatGPT for Machine Translation](https://arxiv.org/abs/2303.13780)(Март 2023 г.) * [Error Analysis Prompting Enables Human-Like Translation Evaluation in Large Language Models: A Case Study on ChatGPT](https://arxiv.org/abs/2303.13809)(Март 2023 г.) * [ChatGPT Outperforms Crowd-Workers for Text-Annotation Tasks](https://arxiv.org/pdf/2303.15056v1.pdf)(Март 2023 г.) * [ChatGPT or Grammarly? Evaluating ChatGPT on Grammatical Error Correction Benchmark](https://arxiv.org/abs/2303.13648)(Март 2023 г.) * [ChatGPT and a New Academic Reality: AI-Written Research Papers and the Ethics of the Large Language Models in Scholarly Publishing](https://arxiv.org/abs/2303.13367)(Март 2023 г.) * [Are LLMs the Master of All Trades? : Exploring Domain-Agnostic Reasoning Skills of LLMs](https://arxiv.org/abs/2303.12810)(Март 2023 г.) * [Is ChatGPT A Good Keyphrase Generator? A Preliminary Study](https://arxiv.org/abs/2303.13001)(March 2023) * [MM-REACT: Prompting ChatGPT for Multimodal Reasoning and Action](https://arxiv.org/abs/2303.11381)(Март 2023 г.) * [Large Language Models Can Be Used to Estimate the Ideologies of Politicians in a Zero-Shot Learning Setting](https://arxiv.org/abs/2303.12057)(Март 2023 г.) * [Chinese Intermediate English Learners outdid ChatGPT in deep cohesion: Evidence from English narrative writing](https://arxiv.org/abs/2303.11812)(Март 2023 г.) * [A Comprehensive Capability Analysis of GPT-3 and GPT-3.5 Series Models](https://arxiv.org/abs/2303.10420)(Март 2023 г.) * [ChatGPT as the Transportation Equity Information Source for Scientific Writing](https://arxiv.org/abs/2303.11158)(Март 2023 г.) * [Translating Radiology Reports into Plain Language using ChatGPT and GPT-4 with Prompt Learning: Promising Results, Limitations, and Potential](https://arxiv.org/abs/2303.09038)(Март 2023 г.) * [ChatGPT Participates in a Computer Science Exam](https://arxiv.org/abs/2303.09461)(Март 2023 г.) * [Consistency Analysis of ChatGPT](https://arxiv.org/abs/2303.06273)(Март 2023 г.) * [Algorithmic Ghost in the Research Shell: Large Language Models and Academic Knowledge Creation in Management Research](https://arxiv.org/abs/2303.07304)(Март 2023 г.) * [Large Language Models in the Workplace: A Case Study on Prompt Engineering for Job Type Classification](https://arxiv.org/abs/2303.07142)(Март 2023 г.) * [Seeing ChatGPT Through Students' Eyes: An Analysis of TikTok Data](https://arxiv.org/abs/2303.05349)(Март 2023 г.) * [Extracting Accurate Materials Data from Research Papers with Conversational Language Models and Prompt Engineering -- Example of ChatGPT](https://arxiv.org/abs/2303.05352)(Март 2023 г.) * [ChatGPT is on the horizon: Could a large language model be all we need for Intelligent Transportation?](https://arxiv.org/abs/2303.05382)(Март 2023 г.) * [Making a Computational Attorney](https://arxiv.org/abs/2303.05383)(Март 2023 г.) * [Does Synthetic Data Generation of LLMs Help Clinical Text Mining?](https://arxiv.org/abs/2303.04360)(Март 2023 г.) * [MenuCraft: Interactive Menu System Design with Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2303.04496)(Март 2023 г.) * [A Comprehensive Survey of AI-Generated Content (AIGC): A History of Generative AI from GAN to ChatGPT](https://arxiv.org/abs/2303.04226)(Март 2023 г.) * [Exploring the Feasibility of ChatGPT for Event Extraction](https://arxiv.org/abs/2303.03836) * [ChatGPT: Beginning of an End of Manual Annotation? Use Case of Automatic Genre Identification](https://arxiv.org/abs/2303.03953)(Март 2023 г.) * [Is ChatGPT a Good NLG Evaluator? A Preliminary Study](https://arxiv.org/abs/2303.04048)(Март 2023 г.) * [Will Affective Computing Emerge from Foundation Models and General AI? A First Evaluation on ChatGPT](https://arxiv.org/abs/2303.03186)(Март 2023 г.) * [UZH\_CLyp at SemEval-2023 Task 9: Head-First Fine-Tuning and ChatGPT Data Generation for Cross-Lingual Learning in Tweet Intimacy Prediction](https://arxiv.org/abs/2303.01194)(Март 2023 г.) * [How to format inputs to ChatGPT models](https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/How_to_format_inputs_to_ChatGPT_models.ipynb)(Март 2023 г.) * [Can ChatGPT Assess Human Personalities? A General Evaluation Framework](https://arxiv.org/abs/2303.01248)(Март 2023 г.) * [Cross-Lingual Summarization via ChatGPT](https://arxiv.org/abs/2302.14229)(февраль 2023 г.) * [ChatAug: Leveraging ChatGPT for Text Data Augmentation](https://arxiv.org/abs/2302.13007)(февраль 2023 г.) * [Dr ChatGPT, tell me what I want to hear: How prompt knowledge impacts health answer correctness](https://arxiv.org/abs/2302.13793)(февраль 2023 г.) * [An Independent Evaluation of ChatGPT on Mathematical Word Problems (MWP)](https://arxiv.org/abs/2302.13814)(февраль 2023 г.) * [ChatGPT: A Meta-Analysis after 2.5 Months](https://arxiv.org/abs/2302.13795)(февраль 2023 г.) * [Let's have a chat! A Conversation with ChatGPT: Technology, Applications, and Limitations](https://arxiv.org/abs/2302.13817)(февраль 2023 г.) * [Check Your Facts and Try Again: Improving Large Language Models with External Knowledge and Automated Feedback](https://arxiv.org/abs/2302.12813)(февраль 2023 г.) * [On the Robustness of ChatGPT: An Adversarial and Out-of-distribution Perspective](https://arxiv.org/abs/2302.12095)(февраль 2023 г.) * [How Generative AI models such as ChatGPT can be (Mis)Used in SPC Practice, Education, and Research? An Exploratory Study](https://arxiv.org/abs/2302.10916)(февраль 2023 г.) * [Can ChatGPT Understand Too? A Comparative Study on ChatGPT and Fine-tuned BERT](https://arxiv.org/abs/2302.10198)(февраль 2023 г.) * [A Prompt Pattern Catalog to Enhance Prompt Engineering with ChatGPT](https://arxiv.org/abs/2302.11382)(февраль 2023 г.) * [Zero-Shot Information Extraction via Chatting with ChatGPT](https://arxiv.org/abs/2302.10205) (февраль 2023 г.) * [ChatGPT: Jack of all trades, master of none](https://arxiv.org/abs/2302.10724) (февраль 2023 г.) * [A Pilot Evaluation of ChatGPT and DALL-E 2 on Decision Making and Spatial Reasoning](https://arxiv.org/abs/2302.09068) (февраль 2023 г.) * [Netizens, Academicians, and Information Professionals' Opinions About AI With Special Reference To ChatGPT](https://arxiv.org/abs/2302.07136) (февраль 2023 г.) * [Linguistic ambiguity analysis in ChatGPT](https://arxiv.org/abs/2302.06426) (февраль 2023 г.) * [ChatGPT versus Traditional Question Answering for Knowledge Graphs: Current Status and Future Directions Towards Knowledge Graph Chatbots](https://arxiv.org/abs/2302.06466) (февраль 2023 г.) * [What ChatGPT and generative AI mean for science](https://www.nature.com/articles/d41586-023-00340-6) февраль 2023 г.) * [Applying BERT and ChatGPT for Sentiment Analysis of Lyme Disease in Scientific Literature](https://arxiv.org/abs/2302.06474)(февраль 2023 г.) * [Exploring AI Ethics of ChatGPT: A Diagnostic Analysis](https://arxiv.org/abs/2301.12867) (Январь 2023 г.) * [ChatGPT for Good? On Opportunities and Challenges of Large Language Models for Education](https://www.edu.sot.tum.de/fileadmin/w00bed/hctl/_my_direct_uploads/ChatGPT_for_Good_.pdf) (Январь 2023 г.) * [The political ideology of conversational AI: Converging evidence on ChatGPT's pro-environmental, left-libertarian orientation](https://arxiv.org/abs/2301.01768) (Январь 2023 г.) * [Techniques to improve reliability - OpenAI Cookbook](https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/techniques_to_improve_reliability) * [Awesome ChatGPT Prompts](https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts) * [Introducing ChatGPT](https://openai.com/blog/chatgpt) (Ноябрь 2022 г.)