隨著 ChatGPT、BERT、T5、Claude 等大型語言模型（LLMs）迅速改變人工智慧的研究與應用版圖，與 LLM 密切相關的學術期刊也日益受到關注。這些期刊涵蓋語言模型的設計、訓練、推論能力、應用場景與倫理議題，以下介紹五本具有代表性的國際期刊，有助於研究者掌握 LLM 的最新發展。
1. Transactions of the Association for Computational Linguistics (TACL)
TACL 是由 ACL（Association for Computational Linguistics）協會主辦的旗艦期刊之一，創刊於 2013 年，以高品質、嚴謹的計算語言學研究著稱。TACL 專門發表自然語言處理（NLP）領域的最前沿成果，並重視語言模型的語意理解、語法結構處理與對話生成。
TACL 中對 LLM 的研究涵蓋範圍廣泛，包括：Prompt Engineering、In-Context Learning、少樣本學習、文本生成質量評估，以及大型模型在多語言、跨文化背景下的行為表現等。例如，關於「語境學習（Contextual Learning）」的評估框架、以及 GPT 模型在語義推理方面的限制，都是該期刊的熱門主題。
2. Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR)
JAIR 是人工智慧領域最重要的開放取用（Open Access）期刊之一，自 1993 年創刊至今，一直致力於推動 AI 的跨領域整合。其涵蓋的主題廣泛，包括：機器學習、知識表示、推論、多代理系統與自然語言處理等，是 LLM 綜合研究的重要平台。
LLM 在 JAIR 中的研究往往著重模型能力與系統性分析，如多任務語言模型的知識轉移能力、語言生成模型的偏見與幻覺（hallucination）問題，以及如何結合規則邏輯與大型語言模型的推論方式。許多有關 GPT 的真實性驗證、語言模型可解釋性與公平性等議題都曾發表於此期刊。
3. Computational Linguistics（MIT Press）
Computational Linguistics 是語言學與人工智慧交叉的經典期刊，由 MIT Press 發行，是該領域歷史最悠久、最具理論深度的學術刊物之一。該期刊特別強調模型與語言學理論的對應關係，例如語法學、語意學與語用學。
LLM 相關的研究在此期刊中多屬於「語言能力分析」，例如探討 BERT 與 GPT 模型是否能夠掌握語言中的主謂一致性（subject-verb agreement）、雙關語（ambiguity）或長距依賴關係（long-range dependencies）。此外，也有研究探討 Transformer 架構如何模擬語言處理的認知過程，這對於設計更具人類理解能力的 AI 模型具有啟發性。
4. Nature Machine Intelligence
Nature Machine Intelligence 是由 Nature 出版集團於 2019 年創刊的高影響力期刊，聚焦於 AI、機器學習與認知科學的交叉研究。該期刊特別重視對社會有重大影響的技術突破，常發表關於 LLM 在醫療、教育、金融、法律等實際領域的應用研究。
與其他技術導向期刊不同，Nature Machine Intelligence 更關注模型所帶來的倫理挑戰與社會問題。例如，有關 GPT 模型在科學助理（AI for Science）方面的潛力探討、語言模型的偏誤（bias）控制，以及多模態大型模型（如 GPT-4V、Gemini）的人機協作能力等議題，都是熱門主題。該期刊的文章往往具有高度跨學科性與實務導向。
5.Artificial Intelligence (Elsevier)
Artificial Intelligence（簡稱 AIJ）是 Elsevier 出版社旗下的頂尖 AI 理論期刊，自 1970 年代以來即為該領域的重要出版物。AIJ 著重於 AI 的數學與邏輯基礎、演算法效率、推理與學習理論，適合深入探討 LLM 的底層原理與擴展性問題。
LLM 在 AIJ 的研究包括：Transformer 架構的演化、語言模型的規模化（scaling laws）、知識注入（knowledge grounding）方法，以及 LLM 如何執行複雜推理任務（如數學推理、多步邏輯分析等）。AIJ 也經常收錄關於將統計學習與符號推理整合的研究，為 LLM 的「類人思維模擬」提供理論支撐。
以上五本期刊分別代表了語言學、人工智慧理論、應用與跨學科的不同方向。對於從事 LLM 研究的學者與開發者而言，這些期刊不僅是追蹤學術前沿的首選，也是投稿發表的重要平台。隨著 LLM 的快速進展，未來將有更多跨領域的研究成果在這些期刊中湧現，從語言本體到社會應用，全面改寫人機互動的可能性。
