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Selbst hochrangige Experten waren nicht in der Lage, von ChatGPT verfasste wissenschaftliche Arbeiten genau zu identifizieren
Selbst hochrangige Experten waren nicht in der Lage, von ChatGPT verfasste wissenschaftliche Arbeiten genau zu identifizieren
News vom 14. Januar veröffentlichte das amerikanische populärwissenschaftliche Magazin „Scientific American“ heute einen Artikel, in dem es heißt, dass von ChatGPT verfasste wissenschaftliche Arbeiten von so hoher akademischer Qualität sind, dass erfahrene Wissenschaftler das nicht beurteilen können Unterschied auch.
schrieb Ende Dezember in einem Preprint-Artikel, der auf dem bioRxiv-Server veröffentlicht wurde, dass Chatbots mit künstlicher Intelligenz (KI) in der Lage sind, gefälschte Forschungsarbeiten so überzeugend zu verfassen, dass Wissenschaftler dies ohne sorgfältige Prüfung nicht erkennen können.
Sandra Wachter, die Technologie und Regulierung an der Universität Oxford im Vereinigten Königreich studiert, sagte: „Ich mache mir darüber große Sorgen. Wenn selbst Experten nicht unterscheiden können, ob das Papier wahr oder falsch ist, wird es den Eckpfeiler unserer Forschung beeinträchtigen.“ ."
IT Home Classroom: Chatbot ChatGPT erstellt realistische und intelligent klingende Texte basierend auf Benutzereingaben. Es handelt sich um ein „großes Sprachmodell“, ein auf einem neuronalen Netzwerk basierendes System, das lernt, Aufgaben auszuführen, indem es große Mengen vorhandener, von Menschen erstellter Texte verarbeitet. OpenAI, ein Softwareunternehmen mit Sitz in San Francisco, Kalifornien, hat das Tool am 30. November veröffentlicht und kann kostenlos verwendet werden.
Ein Team unter der Leitung von Catherine Gao von der Northwestern University in Chicago, IL, nutzte ChatGPT, um künstliche Forschungspapierzusammenfassungen zu erstellen, um zu testen, ob Wissenschaftler sie entdecken könnten. Die Forscher baten den Chatbot, Recherchen auf der Grundlage von Forschungsergebnissen durchzuführen, die in JAMA, The New England Journal of Medicine, The BMJ und The Lancet veröffentlicht wurden. Schreiben Sie 50 medizinische Forschungszusammenfassungen für Anthologien in The Lancet und Nature Medicine.
Anschließend verglichen sie diese Zusammenfassungen mithilfe eines Plagiatsdetektors und eines KI-Ausgabedetektors mit den Originalzusammenfassungen und baten ein Team medizinischer Forscher, die gefälschten Zusammenfassungen zu erkennen.
Die von ChatGPT generierten Zusammenfassungen haben die Plagiatsprüfung mit Bravour bestanden: Der mittlere Originalitätswert lag bei 100 %, was darauf hinweist, dass kein Plagiat entdeckt wurde.
Der KI-Ausgabedetektor fand 66 % der generierten Zusammenfassungen, während die menschliche Überprüfung nur 68 % der generierten Zusammenfassungen und 86 % der echten Zusammenfassungen korrekt identifizierte. Experten identifizierten fälschlicherweise 32 % der generierten Zusammenfassungen als echte Zusammenfassungen und 14 % der echten Zusammenfassungen als generierte.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSelbst hochrangige Experten waren nicht in der Lage, von ChatGPT verfasste wissenschaftliche Arbeiten genau zu identifizieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
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Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
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Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
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Die ChatGPT-Mac-Anwendung von Open AI ist jetzt für alle verfügbar, während sie in den letzten Monaten nur denjenigen mit einem ChatGPT Plus-Abonnement vorbehalten war. Die App lässt sich wie jede andere native Mac-App installieren, sofern Sie über ein aktuelles Apple S verfügen
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