Ein neuer Ansatz für die wissenschaftliche Forschung: Lassen Sie sich von GPT-3 helfen

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Der neueste Stand der wissenschaftlichen Forschung wurde von einem Chinesen freigeschaltet ——# 🎜🎜#

Sagen Sie der KI Ihre Forschungsziele, „füttern“ Sie dann den Datensatz hinein, und schon sind Sie fertig.

Dies ist die neueste Forschung von Zhong Ruiqi, einem Doktoranden aus Berkeley, und anderen, die den langwierigen Prozess der „Beweissammlung“ aus riesigen Datensätzen an GPT-3 übergeben haben:

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Sie fanden auch heraus, dass diese Methode der Nutzung von KI für wissenschaftliche Forschung nicht nur effizient ist, sondern auch „unerwartete Überraschungen“ hervorbringen kann Daran haben die Menschen noch nicht gedacht.

Lassen Sie sich von GPT-3 bei der wissenschaftlichen Forschung helfen

Warum wollen sie also aus einer Laune heraus wissenschaftliche Forschung auf diese Weise betreiben?

Das liegt daran, dass sie herausgefunden haben, dass ein tiefgreifendes Mining großer Korpora tatsächlich einige nützliche Ergebnisse liefern kann, aber wenn dieser Prozess von Menschen durchgeführt wird, ist er einfach zu zeitaufwändig und mühsam.

Deshalb beschlossen sie, diesen langwierigen Prozess an GPT-3 zu übergeben und nannten diese Aufgabe „D5“:

Zielgesteuerte Entdeckung von Verteilungsunterschieden über Sprachbeschreibungen.#🎜 🎜#

Durch Sprachbeschreibungen wird eine zielgerichtete Entdeckung verteilter Unterschiede erreicht.

Der Prozess der „D5“-Aufgabe besteht einfach aus zwei Aktionen:

Geben Sie das Forschungsziel ein

Geben Sie die beiden Korpora ein # 🎜🎜#

Zum Beispiel hat der kleine Bruder im obigen Fall zunächst zwei Korpora in die KI eingegeben:

Korpus A: Reaktionsbericht des Patienten nach Einnahme von Medikament A

Korpus B: Reaktionsbericht des Patienten nach Einnahme von Medikament B

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• Bestimmen Sie dann Ihr Forschungsziel gegenüber der KI, also „Ich möchte die Nebenwirkungen von Medikament A wissen.“
• Nachdem die KI die Aufgabe erhalten hat, beginnt sie sofort mit der Analysearbeit und kommt schließlich zu ihrem Schluss:

Beispiele in Korpus A gibt es Immer mehr Patienten sprechen von „Paranoia“.

Aber stellen Sie sich vor, wenn menschliche Forscher diese Arbeit machen dürften, würde es viel Zeit in Anspruch nehmen, allein die Korpora A und B zu verstehen, ganz zu schweigen von weiteren vergleichenden Analysen und anderen Arbeiten . .

Der Grund, warum die D5-Mission so reibungslos durchgeführt werden kann, ist, dass die Jungs hinter den Kulissen viel Arbeit geleistet haben.

Zum Beispiel wird der OpenD5-Metadatensatz erstellt, der 675 offene Fragen im Einklang mit D5-Aufgaben enthält und Bereiche wie Wirtschaft, Sozialwissenschaften, Geisteswissenschaften, Gesundheit und maschinelles Lernen abdeckt.

Und jede offene Frage entspricht einem Korpuspaar (Korpus A und Korpus B) mit einem Durchschnittlich 17.000 Proben.

Der kleine Bruder verwendete außerdem 50 % jedes Korpus als Forschungsteil und die anderen 50 % wurden zur Verifizierung verwendet.

Auf dieser Grundlage habe ich ein „D5-System“ aufgebaut. Sein Funktionsprinzip ähnelt der Gewinnung von Erkenntnissen durch Menschen aus der Datenbank. Es ist in zwei Phasen unterteilt, nämlich das kreative Aufstellen einer Hypothese Dann wird diese Hypothese anhand des Datensatzes gründlich getestet.

Dieser Idee zufolge führten die Forscher als nächstes ein Experiment mit GPT-3 durch.

Sie zeigten GPT3 zunächst die Forschungsziele und einige Proben aus jedem Korpus und baten es dann, eine Liste mit Hypothesen zu erstellen.

Das letzte Experiment ergab, dass GPT-3 Zielbeschreibungen verwenden kann, um relevantere, neuartige und aussagekräftige Hypothesen vorzuschlagen.

Gerade weil der OpenD5-Datensatz viele Bereiche abdeckt, sagte der Typ, dass sein D5-System Anwendungen hat Große Auswahl an Funktionen.

Es gibt auch einige Mängel

Aber in Bezug auf dieses D5-System hat der Typ auch seine Mängel unverblümt dargelegt.

Wenn das Korpus beispielsweise viel Slang, Umgangssprache oder Wörter mit Emotionen enthält, sind die von der KI bereitgestellten „Entdeckungen“ voreingenommen.

Kurz gesagt bedeutet es, dass die KI den Wortschatz oder die Beschreibung einer bestimmten Situation falsch versteht und analysiert.

Darüber hinaus habe ich auch gesagt, dass ein flexiblerer Korpus und ein skalierbareres System auch im Fokus ihrer zukünftigen Forschung stehen.

Aber diese Forschung scheint mich sehr zu begeistern. Schließlich kommt sie seinem Traum, „eine wissenschaftliche Forschung mithilfe von KI-Manuskripten aufzubauen“, einen Schritt näher.

Referenzlink:

[1]​​//m.sbmmt.com/link/b1adda14824f50ef24ff1c05bb66faf3​​​
[2]​​​https://www.php .cn/link/ec26fc2eb2b75aece19c70392dc744c2​​

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