


ChatGPT a été interdit d'entrée dans les écoles. L'IA modifiera spécialement les règles. LeCun : Et si nous interdisions également les petits modèles ?
Si vous voulez demander quel modèle est le plus populaire dans l'industrie de l'IA ces derniers temps, neuf personnes sur dix voteront pour ChatGPT Il n'y a aucun moyen, ce modèle est trop populaire car il peut faire trop de choses. . Beaucoup de gens le décrivent comme un véritable « guerrier hexagonal » : non seulement il peut être utilisé pour discuter, rechercher et traduire, mais il peut également être utilisé pour écrire des histoires, écrire du code, déboguer, et même développer de petits jeux et prendre le dessus sur l'Amérique. examen d'entrée à l'université... Certaines personnes plaisantent en disant qu'à partir de maintenant, il n'y aura que deux types de modèles d'intelligence artificielle à l'avenir - ChatGPT et autres.
D'une part, les capacités de ChatGPT sont si étonnantes qu'il est apprécié du public. D'autre part, il est également en difficulté constante et a été interdit par différentes organisations. Il y a quelque temps, on a appris que Stack Overflow avait interdit ChatGPT pour aucune autre raison. Le responsable a déclaré que ChatGPT avait été temporairement interdit car la précision des réponses générées était trop faible. La publication des réponses créées par ChatGPT est très importante pour le site Web. les utilisateurs qui interrogent les bonnes réponses.
Peu de temps après cet incident, les principales conférences sur l'intelligence artificielle ont également commencé à interdire les articles universitaires rédigés à l'aide de ChatGPT et des outils d'IA. Voyons ce qui se passe spécifiquement.
ICML interdit l'utilisation de grands modèles de langage pour rédiger des articles
Il y a quelques jours, la Conférence internationale sur l'apprentissage automatique ICML a annoncé qu'il est interdit de solliciter des articles utilisant de grands modèles de langage (LLM, tels que ChatGPT), à moins que le le texte généré est utilisé comme partie d'analyse expérimentale sur papier de la présentation.
Adresse du fichier : https://icml.cc/Conferences/2023/llm-policy
Selon ICML, les modèles de langage tels que ChatGPT représentent une tendance de développement future, mais avec elle entraînent des conséquences inattendues et des problèmes difficiles à résoudre. ICML a déclaré que ChatGPT a été formé sur les données publiques, souvent collectées sans consentement, et qui est responsable en cas de problème.
Il y a aussi la question de la paternité, qui a « écrit » le papier : machine ou humain ? Ceci est particulièrement important étant donné qu’ICML interdit uniquement le texte entièrement généré par l’IA. Les organisateurs de la conférence affirment qu'ils n'interdisent pas l'utilisation d'outils tels que ChatGPT pour éditer ou peaufiner les textes écrits par les auteurs, notant que de nombreux auteurs utilisent déjà des outils d'édition semi-automatiques tels que le logiciel de correction grammaticale Grammarly pour peaufiner leurs articles.
Cependant, dès que cette nouvelle est sortie, elle a quand même déclenché une grande discussion sur les réseaux sociaux. Yann LeCun a relayé et commenté : "Les grands modèles de langage ne peuvent pas être utilisés, les modèles de langage moyens et petits peuvent donc toujours être utilisés."
Sebastian Bubeck, chef de l'équipe ML Foundation chez Microsoft Research, a qualifié la règle de « myope » et a écrit sur Twitter : « ChatGPT et ses variantes font partie du développement technologique futur. L'interdire n'est certainement pas la meilleure option. Excellente réponse. "
ICML a déclaré qu'elle réévaluerait l'interdiction du texte généré par l'IA l'année prochaine.
Les effets néfastes des textes générés par l'intelligence artificielle ont toujours suscité diverses inquiétudes. L’un des problèmes les plus courants est que les résultats de ces systèmes ne sont tout simplement pas fiables.
Les modèles d’IA sont entraînés pour prédire le mot suivant dans une phrase donnée, mais ils ne disposent pas d’une base de données codée en dur de « faits » à partir de laquelle s’appuyer, de sorte que les résultats générés par les modèles sont souvent spécieux. Souvent, les phrases générées sont conformes à la logique grammaticale mais ne sont pas conformes à la réalité objective.
Il y a un autre problème qui est également très difficile : il nous est difficile de distinguer si le texte est « peaufiné et édité » par l'IA ou entièrement généré par l'IA. Ce problème est très grave pour les articles. Si l'auteur utilise un modèle d'IA pour générer un résumé concis basé sur l'article, est-ce considéré comme une édition du texte ou une génération du texte à partir de zéro ?
Bien sûr, l'utilisation d'outils d'IA comme ChatGPT n'est pas le seul inconvénient. Par exemple, lors de l’évaluation par les pairs, les expressions anglaises courantes ont tendance à recevoir des évaluations plus élevées, et les modèles d’IA peuvent aider les auteurs d’articles anglophones non natifs à générer des textes anglais plus fluides. Cela permettra aux chercheurs de gagner du temps et de créer des règles du jeu plus équitables dans le domaine universitaire.
Mais il faut savoir que ChatGPT est un grand modèle de langage (LLM), qui est très différent des simples logiciels de correction grammaticale comme Grammarly. La fonction principale du LLM lui-même n'est pas d'ajuster la structure et le langage de textes déjà écrits, mais de générer de nouveaux textes.
En fait, presque aucun auteur d'article n'utilisera réellement des modèles de langage d'IA pour générer des articles universitaires. Les exigences relatives aux articles universitaires étant très strictes, les auteurs vérifient généralement le contenu de l'article à plusieurs reprises avant de le publier. S’il y a des erreurs dans un article généré à l’aide de l’IA, la réputation de tous les auteurs nommés sera sérieusement affectée, affectant l’ensemble de leur carrière.
Du point de vue de la révision des articles, les gens ont besoin d'un outil de détection rapide et efficace pour distinguer si un article est généré par l'IA ou écrit par des humains. Récemment, un développeur a publié une nouvelle application appelée GPTZero dotée de cette fonction de détection.
GPTZero a été développé par Edward Tian, étudiant en informatique à l'Université de Princeton, qui utilise deux métriques différentes pour évaluer si le texte est écrit par un modèle d'IA : la perplexité et la rafale). Cela peut utiliser "modèle" pour vaincre "modèle".
Une école de la ville de New York interdit l'accès à ChatGPT
Presque au même moment, ChatGPT a été interdit par l'école. Le ministère de l'Éducation de la ville de New York a bloqué l'accès à ChatGPT sur son réseau et ses appareils, craignant que les outils d'IA ne perturbent l'éducation.
Jenna Lyle, porte-parole du département, a déclaré : Cette interdiction est principalement due à des inquiétudes concernant l'impact négatif potentiel de ChatGPT sur l'apprentissage des étudiants, ainsi qu'à des inquiétudes concernant la sécurité et l'exactitude du contenu généré par ChatGPT. Bien que cet outil puisse fournir des réponses rapides et faciles, il ne parvient pas à développer la pensée critique et les compétences en résolution de problèmes qui sont essentielles à la réussite scolaire et tout au long de la vie des étudiants.
De plus, ChatGPT présente également des problèmes que d'autres modèles de langage rencontrent. Étant donné que ses données de formation proviennent d’Internet, il répète et amplifie souvent des éléments tels que le sexisme et les préjugés raciaux dans ses réponses. Ce type de modèle linguistique a également tendance à fabriquer des informations, depuis les dates historiques jusqu’aux lois scientifiques, mais d’autres ne peuvent généralement pas détecter qu’il fabrique des informations.
Ce sont ces erreurs factuelles qui inquiètent particulièrement les éducateurs à propos de cet outil. De nombreux enseignants affirment qu’un logiciel comme ChatGPT est pratiquement impossible pour tester la capacité des élèves à rédiger des dissertations. Si ChatGPT pouvait aider les étudiants à écrire en quelques secondes, ils ne voudraient pas faire d’efforts pour écrire.
D’autres, cependant, soutiennent que le système éducatif devra s’adapter à l’émergence de cette technologie – tout comme il s’est adapté aux technologies disruptives antérieures comme la recherche Google et Wikipédia. Mais il faut évidemment un certain temps à chacun pour s'adapter à ChatGPT.
Qu'il s'agisse de formuler et d'appliquer manuellement des spécifications d'écriture de texte, ou d'utiliser certaines méthodes pour savoir si le texte est généré par l'IA, cela montre que les gens sont conscients de la nécessité urgente de normaliser l'utilisation de modèles de génération de texte tels que ChatGPT. Les cas d’utilisation et la valeur de ChatGPT restent à définir.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Lors de la conversion des chaînes en objets dans vue.js, JSON.Parse () est préféré pour les chaînes JSON standard. Pour les chaînes JSON non standard, la chaîne peut être traitée en utilisant des expressions régulières et réduisez les méthodes en fonction du format ou du codé décodé par URL. Sélectionnez la méthode appropriée en fonction du format de chaîne et faites attention aux problèmes de sécurité et d'encodage pour éviter les bogues.

L'article présente le fonctionnement de la base de données MySQL. Tout d'abord, vous devez installer un client MySQL, tel que MySQLWorkBench ou le client de ligne de commande. 1. Utilisez la commande MySQL-UROot-P pour vous connecter au serveur et connecter avec le mot de passe du compte racine; 2. Utilisez Createdatabase pour créer une base de données et utilisez Sélectionner une base de données; 3. Utilisez CreateTable pour créer une table, définissez des champs et des types de données; 4. Utilisez InsertInto pour insérer des données, remettre en question les données, mettre à jour les données par mise à jour et supprimer les données par Supprimer. Ce n'est qu'en maîtrisant ces étapes, en apprenant à faire face à des problèmes courants et à l'optimisation des performances de la base de données que vous pouvez utiliser efficacement MySQL.

Ingénieur backend à distance Emploi Vacant Société: Emplacement du cercle: Bureau à distance Type d'emploi: Salaire à temps plein: 130 000 $ - 140 000 $ Description du poste Participez à la recherche et au développement des applications mobiles Circle et des fonctionnalités publiques liées à l'API couvrant l'intégralité du cycle de vie de développement logiciel. Les principales responsabilités complètent indépendamment les travaux de développement basés sur RubyOnRails et collaborent avec l'équipe frontale React / Redux / Relay. Créez les fonctionnalités de base et les améliorations des applications Web et travaillez en étroite collaboration avec les concepteurs et le leadership tout au long du processus de conception fonctionnelle. Promouvoir les processus de développement positifs et hiérarchiser la vitesse d'itération. Nécessite plus de 6 ans de backend d'applications Web complexe

L'optimisation des performances MySQL doit commencer à partir de trois aspects: configuration d'installation, indexation et optimisation des requêtes, surveillance et réglage. 1. Après l'installation, vous devez ajuster le fichier my.cnf en fonction de la configuration du serveur, tel que le paramètre innodb_buffer_pool_size, et fermer query_cache_size; 2. Créez un index approprié pour éviter les index excessifs et optimiser les instructions de requête, telles que l'utilisation de la commande Explication pour analyser le plan d'exécution; 3. Utilisez le propre outil de surveillance de MySQL (ShowProcessList, Showstatus) pour surveiller la santé de la base de données, et sauvegarde régulièrement et organisez la base de données. Ce n'est qu'en optimisant en continu ces étapes que les performances de la base de données MySQL peuvent être améliorées.

Traiter efficacement 7 millions d'enregistrements et créer des cartes interactives avec la technologie géospatiale. Cet article explore comment traiter efficacement plus de 7 millions d'enregistrements en utilisant Laravel et MySQL et les convertir en visualisations de cartes interactives. Exigences initiales du projet de défi: extraire des informations précieuses en utilisant 7 millions d'enregistrements dans la base de données MySQL. Beaucoup de gens considèrent d'abord les langages de programmation, mais ignorent la base de données elle-même: peut-il répondre aux besoins? La migration des données ou l'ajustement structurel est-il requis? MySQL peut-il résister à une charge de données aussi importante? Analyse préliminaire: les filtres et les propriétés clés doivent être identifiés. Après analyse, il a été constaté que seuls quelques attributs étaient liés à la solution. Nous avons vérifié la faisabilité du filtre et établi certaines restrictions pour optimiser la recherche. Recherche de cartes basée sur la ville

Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles la startup MySQL échoue, et elle peut être diagnostiquée en vérifiant le journal des erreurs. Les causes courantes incluent les conflits de port (vérifier l'occupation du port et la configuration de modification), les problèmes d'autorisation (vérifier le service exécutant les autorisations des utilisateurs), les erreurs de fichier de configuration (vérifier les paramètres des paramètres), la corruption du répertoire de données (restaurer les données ou reconstruire l'espace de la table), les problèmes d'espace de la table InNODB (vérifier les fichiers IBDATA1), la défaillance du chargement du plug-in (vérification du journal des erreurs). Lors de la résolution de problèmes, vous devez les analyser en fonction du journal d'erreur, trouver la cause profonde du problème et développer l'habitude de sauvegarder régulièrement les données pour prévenir et résoudre des problèmes.

Résumé: Il existe les méthodes suivantes pour convertir les tableaux de chaîne Vue.js en tableaux d'objets: Méthode de base: utilisez la fonction de carte pour convenir à des données formatées régulières. Gameplay avancé: l'utilisation d'expressions régulières peut gérer des formats complexes, mais ils doivent être soigneusement écrits et considérés. Optimisation des performances: Considérant la grande quantité de données, des opérations asynchrones ou des bibliothèques efficaces de traitement des données peuvent être utilisées. MEILLEUR PRATIQUE: Effacer le style de code, utilisez des noms de variables significatifs et des commentaires pour garder le code concis.

La clé primaire MySQL ne peut pas être vide car la clé principale est un attribut de clé qui identifie de manière unique chaque ligne dans la base de données. Si la clé primaire peut être vide, l'enregistrement ne peut pas être identifié de manière unique, ce qui entraînera une confusion des données. Lorsque vous utilisez des colonnes entières ou des UUIdes auto-incrémentales comme clés principales, vous devez considérer des facteurs tels que l'efficacité et l'occupation de l'espace et choisir une solution appropriée.
