探讨ChatGPT在SPC、教育和研究中的潜力和不足
2022年11月底,总部位于旧金山的OpenAI公司推出了ChatGPT的原型,这是一款基于人工智能(AI)的聊天机器人,可以在短时间内回答各种各样的问题。从那以后,世界各地的用户一直在测试这款聊天机器人,并讨论它在不同领域的可能应用。
ChatGPT基于所谓的大型语言模型(LLM),这是一种深度学习技术,使用在大量文本上训练的多层神经网络。随着时间的推移,这些模型可以学会预测如何组成句子并回答特定的语言查询。
GPT-3是ChatGPT的基础模型,是全球最强大的llm之一,因为它包含超过1750亿个参数,可以处理广泛的书面任务。例如,聊天机器人可以翻译和总结书面文本,撰写基本的诗歌或歌词,并为特定术语提供定义。
迈阿密大学、代顿大学和汉堡赫尔穆特·施密特大学的研究人员最近开展了一项研究,评估了ChatGPT在不同领域的潜在价值和局限性,包括教育、研究和统计过程控制(SPC),即使用统计工具控制过程或生产方法。他们发表的论文表明,尽管ChatGPT和其他高性能LLM有时在这些设置中可能会有所帮助,但其提供的答案并不总是可靠的,因此仍应使用可靠的来源对其进行验证。
为了评估ChatGPT作为帮助不同领域专业人士的工具的潜力,Megahed、Chen和他们的同事要求聊天机器人回答不同类型的问题。具体来说,他们要求它为特定任务提供代码,解释基本概念,并生成与他们关注的三个领域中的每一个相关的信息。
研究人员随后仔细检查了ChatGPT生成的代码、响应和信息,以确定它们在这些不同领域的准确性和价值。总的来说,他们发现,尽管基于LLM的聊天机器人可能很有用,特别是作为翻译文本、头脑风暴的工具,或者作为熟练的人类程序员的助手,但不能相信它单独生成的代码和响应是功能性的、可靠的和准确的。
Fadel Megahed Ying Ju Chen和他们的同事在论文中解释道:“我们的研究表明,当前版本的ChatGPT在结构化任务中表现良好,比如将代码从一种语言翻译成另一种语言,解释众所周知的概念,但在更细微的任务中却举步维艰,比如解释不太广为人知的术语。”
“我们发现,使用新的人工智能工具可能有助于从业者、教育工作者和研究人员提高效率和生产力。然而,在他们目前的发展阶段,一些结果是误导和错误的。总体而言,SPC中生成 人工智能模型的使用必须经过适当验证,并与其他方法结合使用,以确保结果准确。”
未来,这组研究人员收集的观察结果可以指导SPC从业者、教育者和研究人员,帮助他们确定ChatGPT等LLM何时有用,以及在何种情况下相信他们的输出可能是不明智的。Megahed、Chen和他们的同事希望这将促进LLM推动的领域创新,同时减少错误的发生和不可靠信息的传播。
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