(聊) GPT 对 BERT 的语义变化检测之战的黎明
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。这篇研究论文探讨了自然语言处理领域中基于 Transformer 的语言模型，如 BERT 和 ChatGPT，在解决词义变化的时间问题方面的能力，对比了它们在两种 Word-in-Context 任务的历时扩展中（TempoWiC 和 HistoWiC）的表现，分析了 ChatGPT 相对于 BERT 的潜力，结果显示 ChatGPT 在研究词义变化方面表现较差。
这篇论文评估了ChatGPT（GPT-3.5、GPT-4）在数字取证领域的影响和潜在影响。研究发现，尽管ChatGPT在某些应用场景中有潜在的低风险应用，但很多应用目前不适用。然而，在合适的知识用户下，它可以作为一个有用的辅助工具。
