黑盒分析：法律文本蕴含任务中的 GPTs 跨时限研究
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。对 COLIEE 任务 4 数据集中 Heisei 18（2006 年）到 Reiwa 3（2021 年）的日本法律文本具体判断能力的 GPT-3.5（ChatGPT）和 GPT-4 模型的分析揭示了模型在处理法律文本具体性任务方面的优点、缺点和性能模式，为未来优化 GPT-based 模型并在法律信息提取和具体性应用中成功采用奠定了基础。
该研究全面评估了GPT模型在18个不同翻译方向上的表现，发现其在高资源语言方面表现出极具竞争力的翻译质量，但在低资源语言方面能力有限。同时，混合方法可以进一步提高翻译质量。该研究为研究人员和实践者提供了有价值的见解，有助于更好地理解GPT模型在翻译方面的潜力和局限性。
