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Quatre erreurs à éviter lors de la création de contenu avec ChatGPT
Quatre erreurs à éviter lors de la création de contenu avec ChatGPT
ChatGPT devient de plus en plus populaire parmi les créateurs de contenu en raison de sa capacité à générer de grandes quantités de contenu en peu de temps. Cependant, comme toute technologie puissante, les modèles linguistiques de l’IA peuvent être utilisés à mauvais escient.
Avant de minimiser ce problème, il est important de reconnaître qu’une mauvaise utilisation de l’IA peut entraîner des risques de problèmes juridiques, d’atteinte à la réputation et de résultats erronés. Ce qui suit explique comment éviter que les créateurs de contenu n'utilisent ChatGPT de la mauvaise manière.
1. Ne comptez pas trop sur ChatGPT
Si les utilisateurs utilisent ChatGPT pour la première fois, ils remarqueront immédiatement sa vitesse de réponse rapide. Ce qui prenait autrefois des heures à créer prend désormais quelques secondes. Au fil du temps, les utilisateurs peuvent en venir à s'appuyer fortement sur le logiciel, n'apportant souvent que quelques modifications sans prendre la peine d'y approfondir leurs connaissances.
Ce phénomène fait référence à la dépendance excessive des gens à l’intelligence artificielle, et les créateurs sont obligés de produire du contenu rapidement, ce qui devient leur attraction. Cependant, une revue de la littérature sur la dépendance excessive à l’IA publiée par Microsoft prévient qu’une dépendance excessive à l’IA peut conduire les utilisateurs à accepter des résultats erronés.
Prenons comme exemple la polémique du média en ligne CNET. CNET a publié un article d'analyse financière rédigé par l'intelligence artificielle, signé "CNET Money Staff". Malheureusement, certains experts ont découvert des erreurs flagrantes dans les articles générés par l’IA. Cette phrase peut être réécrite ainsi : Il accuse l'organisation médiatique de publier des conseils financiers inquiétants et de manipuler les résultats de recherche Google à des fins lucratives en produisant du contenu de mauvaise qualité.
CNET s'appuie trop sur l'IA, fait trop confiance, sinon personne ne le remarquera. Quoi qu’il en soit, cet incident devrait servir d’avertissement contre une dépendance excessive à l’égard des résultats de l’intelligence artificielle.
Une chose à garder à l’esprit est que ChatGPT peut générer une grande quantité d’informations obsolètes. Comme le dit la société ChatGPT elle-même, la date limite pour les connaissances utilisées pour former ChatGPT est septembre 2021, c'est donc une bonne mesure pour les utilisateurs de revérifier l'authenticité des informations.
Sam Altman, PDG d'OpenAI, a également mentionné dans une interview vidéo avec ABC News que les utilisateurs devraient être plus prudents quant au "problème d'illusion" de ChatGPT. Il peut énoncer avec confiance des idées fictives comme s’il s’agissait de faits. Des incidents comme celui-ci survenu sur CNET Network peuvent nuire à la crédibilité de ses utilisateurs en tant que source d'information faisant autorité.
Lorsque les utilisateurs ne disposent pas de connaissances suffisantes pour évaluer les résultats, il leur est plus facile d'accepter aveuglément le contenu généré par ChatGPT. Si les réponses de ChatGPT correspondent aux perceptions des utilisateurs, ils ne feront peut-être pas d'effort particulier pour explorer différentes perspectives. Pour éviter ces situations embarrassantes, corroborez les faits, explorez différentes perspectives et demandez l’avis d’un expert.
Les utilisateurs apprennent à utiliser ChatGPT pour la création de contenu, notamment ce qu'est l'illusion de l'IA et comment la repérer dans une liste de sujets à maîtriser. Plus important encore, n’ignorez pas le jugement et la créativité humains. Ce qu’il faut retenir, c’est que l’IA doit améliorer la réflexion et non la remplacer.
2. Ne demandez pas à ChatGPT des liens de recherche
Si les utilisateurs demandent à ChatGPT de fournir des liens Internet vers des ressources de recherche, ils pourraient être déçus. Bien que ChatGPT puisse fournir des liens, ces liens peuvent être incorrects ou ne pas nécessairement renvoyer vers le meilleur contenu du Web.
Pour le tester, les chercheurs ont demandé à ChatGPT de fournir des liens vers des articles de recherche de JSTOR sur des histoires de passage à l'âge adulte écrites par de jeunes écrivains fantastiques britanniques. ChatGPT fournit 5 ressources, dont le titre, le numéro de volume, le numéro de page et l'auteur.
À première vue, cette liste semble crédible. Les articles sur JSTOR portent des titres impressionnants, tels que « Construire des identités hybrides : race et ethnicité dans la trilogie Sally Greene ». Mais une recherche Google montre rapidement que la plupart des liens mènent au mauvais article JSTOR, avec un lien menant à une page 404.
Donnez à ChatGPT un sujet plus spécifique et voyez si vous obtenez de meilleurs résultats. Voici une invite à utiliser : « J'écris un article de recherche littéraire sur les « Héroïnes de la fiction contemporaine britannique pour jeunes adultes et adultes », pouvez-vous me donner une revue de la littérature sur ce sujet ?
Liste ChatGPT Une liste de cinq œuvres est fourni, accompagné du nom de l'auteur et du résumé. Cependant, on ne trouve aucune de ses œuvres répertoriées en ligne.
Pour mieux comprendre ces informations, les chercheurs ont demandé des liens. ChatGPT a refusé cette fois, expliquant qu’il s’agissait simplement d’un modèle de langage d’intelligence artificielle sans capacités de navigation Web. Cependant, il fournit des informations bibliographiques et, même si les œuvres auraient été créées entre 2004 et 2018, cela ne peut être vérifié en ligne.
ChatGPT refuse catégoriquement de fournir un lien pour vérifier les informations qu'il fournit. OpenAI indique qu'il ne dispose pas de fonctionnalités de navigation Web, mais fournit à la place une liste d'informations bibliographiques. Cependant, ses données sont toujours fausses.
Les dernières notes de version de ChatGPT d'OpenAI Inc. révèlent qu'il dispose désormais de fonctionnalités de navigation Web. Mais ces fonctionnalités n’ont pas encore atteint tous les utilisateurs. De plus, comme le soulignent les chercheurs, les résultats de recherche de ChatGPT ne sont pas nécessairement les meilleurs sur Internet, car les professionnels peuvent manipuler les résultats du moteur de recherche.
Pour éviter ce problème :
- Les utilisateurs peuvent utiliser des ressources en ligne plus adaptées à leurs recherches.
- Si vous avez besoin de ressources pour la recherche universitaire, vous pouvez consulter Google Scholar ou l'assistant de recherche en intelligence artificielle Elicit.
- Lorsque vous choisissez l'article à citer, n'oubliez pas d'évaluer les résultats de manière critique et de porter des jugements.
3. N'utilisez pas ChatGP pour remplacer les relations de travail
Les fonctions de ChatGPT peuvent inciter les utilisateurs à le personnifier ou à lui donner des attributs humains. Par exemple, vous pouvez demander des suggestions à ChatGPT, et si vous avez besoin de discuter avec quelqu'un, vous pouvez discuter avec lui.
ChatGP semble être un auditeur émotif, il peut agir comme votre meilleur ami et vous fournir des conseils lorsque vous vous sentez épuisé au travail.
Mais aussi compatissant que cela puisse paraître, ChatGPT n'est pas humain. Les phrases qui ressemblent à une génération humaine sont simplement le résultat de la prédiction par ChatGPT du mot suivant, ou « tag », dans la séquence en fonction de ses données d'entraînement. Il n’est pas sensible comme les humains et possède sa propre volonté et ses propres pensées.
Cela dit, ChatGPT ne remplace pas la connexion humaine et la collaboration sur le lieu de travail. Comme le souligne la Work and Happiness Initiative de l’Université Harvard, ces relations profitent aux gens, contribuent à améliorer leur bien-être et à les protéger du stress au travail.
Apprendre à utiliser les derniers outils technologiques est important, mais l'interaction avec les autres membres de votre équipe est également essentielle. Au lieu de vous fier à ChatGPT, reproduisez les relations sociales, développez vos compétences interpersonnelles, engagez-vous avec vos collègues et trouvez des moyens de mieux faire votre travail. ensemble.
4. N'envoyez pas d'invites invalides à ChatGPT
Avez-vous rencontré le problème de la difficulté à obtenir la meilleure réponse lors de l'utilisation de ChatGPT ? Si vous pouvez fournir des situations spécifiques et des conseils clairs, ce problème peut être résolu.
Dans l'exemple suivant, ChatGPT peut être invité à résumer un blog intéressant écrit par le chanteur de musique country américain Eric Allen sur Hackernoon. Le long article décrit le processus d'Allen visant à améliorer les invites de l'IA dans ChatGPT pour créer un système de recommandation musicale appelé BeatBrain.
Cependant, ChatGPT n'est pas familier avec l'article d'Allen. Lorsqu'on lui a demandé de partager le lien et de fournir un résumé, ChatGPT a faussement affirmé qu'Eric Allen avait fondé BeatBrain, une société qui utilise la technologie GPT-3 pour créer de la musique générée par l'IA.
Afin d'aider ChatGPT à organiser les articles, les articles doivent être divisés en plusieurs parties puis copiés-collés. Un résumé correspondant doit être fourni pour chaque téléchargement. ChatGPT fait le travail correctement cette fois-ci. Les chercheurs ont utilisé ChatGPT avec une autre directive pour rediriger les commentaires plutôt que les résumés.
Cette expérience vise à démontrer comment utiliser ChatGPT pour résumer efficacement de longs articles techniques. Cependant, les utilisateurs peuvent désormais accéder à de nombreuses ressources Internet et apprendre des techniques d'incitation pour améliorer leurs réponses ChatGPT.
L'utilisation des conseils recommandés n'est pas un moyen infaillible de prévenir les hallucinations ChatGPT, mais cela peut aider les fournisseurs à fournir des résultats précis. Consultez également les meilleurs conseils ChatGPT sur GitHub pour plus d'informations sur les techniques de pointe.
Maximisez les capacités de ChatGPT, mais soyez conscient de ses limites
L'utilisation de ChatGPT nécessite prudence et responsabilité, même si elle apporte une rapidité et une commodité sans précédent. Évitez de trop dépendre de ChatGPT en utilisant des outils de recherche plus appropriés, en travaillant mieux avec votre équipe et en apprenant à utiliser efficacement les invites pour maximiser ses avantages.
Exploitez la puissance de ChatGPT, mais soyez toujours conscient de ses limites. En maximisant le potentiel de ChatGPT tout en minimisant ses défauts, un contenu créatif et percutant peut être produit, améliorant ainsi la qualité du travail.
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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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
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Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
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