研究评估了大型语言模型（LLMs）在生物医学任务中的性能，发现LLMs在具有较小训练集的生物医学数据集中表现出色，甚至超过了当前最先进的生物医学模型。然而，不同LLMs的性能可能因任务而异。尽管与精细调整的生物医学模型相比，LLMs的性能仍然较差，但它们在缺乏大规模注释数据的生物医学任务中具有潜在价值。

研究评估了大型语言模型（LLMs）在生物医学任务中的性能，发现LLMs在较小训练集的生物医学数据集中表现出色，甚至超过了当前最先进的生物医学模型。然而，不同的LLMs在不同任务中表现不同。尽管与精细调整的生物医学模型相比，LLMs的性能仍有待提高，但它们在缺乏大规模注释数据的生物医学任务中具有潜在的价值。

研究评估了大型语言模型（LLMs）在生物医学任务中的性能，发现LLMs在较小训练集的生物医学数据集中表现出色，甚至超过了当前最先进的生物医学模型。然而，不同LLMs的性能可能因任务而异。尽管与精细调整的生物医学模型相比，LLMs的性能仍有待提高，但它们在缺乏大规模注释数据的生物医学任务中具有潜在的价值。

本文评估了四种大型语言模型在六个生物医学任务中的表现，结果显示零次矫正的LLMs在小规模生物医学数据集中表现优异，甚至超过了当前最先进的生物医学模型。虽然不同的LLMs在不同任务中表现不同，但它们在缺乏大规模注释数据的生物医学任务中具有潜在价值。

本文评估了四种大型语言模型在六个生物医学任务中的表现，结果显示，零次矫正的LLMs在小规模生物医学数据集中表现优异，甚至超过了当前最先进的生物医学模型。LLMs在缺乏大规模注释数据的生物医学任务中具有潜在价值。

本文介绍了ChatGPT在多种场景下的应用技巧，包括团队协作、复杂推理、文章润色、Excel公式学习和SQL语句编写等。同时，提供了基于工作流程的AI提效方法，建议采用WBS工作分解技术确定工作场景，梳理工作流程，定义主要问题类型，沉淀提示模板等。ChatGPT解放人们在电脑上进行重复劳动的生产力，使得人们可以将更多精力投入到发挥“主观能动性”的工作中。作者认为，ChatGPT的潜在价值还有待挖掘，需要不断学习、持续进步。