ChatGPT でコンテンツを作成するときに避けるべき 4 つの間違い
ChatGPT は、短期間に大量のコンテンツを生成できるため、コンテンツ作成者の間で人気が高まっています。ただし、他の強力なテクノロジーと同様に、AI 言語モデルが悪用される可能性があります。
この問題を軽視する前に、AI の悪用が法的問題、風評被害、誤った出力のリスクをもたらす可能性があることを認識することが重要です。以下では、コンテンツ作成者が ChatGPT を間違った方法で使用しないようにする方法を検討します。
1. ChatGPT に頼りすぎないでください
ユーザーが初めて ChatGPT を使用すると、その応答速度の速さにすぐに気づくでしょう。以前は作成に何時間もかかっていたものが、今では数秒で作成できます。時間が経つにつれて、ユーザーはソフトウェアに大きく依存するようになり、ソフトウェアを深く掘り下げることを気にせずに、ほんの少しの変更を加えるだけになることがよくあります。
この現象は人々が人工知能に過度に依存していることを指しており、クリエイターはコンテンツを迅速に制作する必要があり、それが魅力となっています。ただし、Microsoft が発行した AI への過度の依存に関する文献レビューでは、AI への過度の依存はユーザーが誤った結果を受け入れることにつながる可能性があると警告しています。
オンライン メディア CNET の論争を例に挙げてみましょう。 CNET は、「CNET Money Staff」と署名された人工知能によって書かれた財務分析記事を公開しました。残念なことに、一部の専門家は AI が生成した記事に明らかな誤りを発見しました。この文は次のように書き換えることができます。 同報道機関は、不穏な財務アドバイスを公開し、低品質のコンテンツを大量に流すことで利益を得るためにGoogleの検索結果を操作していると非難した。
CNET は人工知能に過度に依存しているか、自信過剰になっています。そうしないと誰も気づかないでしょう。いずれにせよ、この事件は人工知能の出力への過度の依存に対する警告として機能するはずです。
留意すべき点の 1 つは、ChatGPT が大量の古い情報を出力する可能性があるということです。 ChatGPT 会社自身が述べたように、ChatGPT のトレーニングに使用される知識の期限は 2021 年 9 月であるため、ユーザーが情報の信頼性を再確認するための良い措置となります。
OpenAI CEO のサム アルトマン氏も、ABC ニュースとのビデオインタビューで、ユーザーは ChatGPT の「錯覚問題」についてもっと注意する必要があると述べました。架空のアイデアをあたかも事実であるかのように自信を持って述べることができます。 CNET Network による今回のような事件は、信頼できるニュース源としてのユーザーの信頼を損なう可能性があります。
ユーザーに結果を評価するための十分な知識がない場合、ChatGPT によって生成されたコンテンツを盲目的に受け入れてしまいやすくなります。 ChatGPT の回答がユーザーの認識と一致する場合、ユーザーは別の視点を探ろうと特別な努力をしないかもしれません。このような恥ずかしい状況を回避するには、事実を裏付け、さまざまな視点を検討し、専門家のアドバイスを求めてください。
ユーザーは、AI イリュージョンとは何か、習得すべきトピックのリストの中でそれを見つける方法など、コンテンツ作成に ChatGPT を使用する方法を学んでいます。さらに重要なのは、人間の判断力と創造性を無視しないことです。覚えておく必要があるのは、AI は思考を置き換えるものではなく、思考を強化するものであるということです。
2. ChatGPT に研究リンクを要求しないでください
ユーザーが ChatGPT に研究リソースへのインターネット リンクを提供するように要求すると、失望する可能性があります。 ChatGPT はリンクを提供することがありますが、それらのリンクは間違っている場合や、必ずしも Web 上の最適なコンテンツにリンクしているとは限りません。
これをテストするために、研究者らはChatGPTに対し、英国の若いファンタジー作家が書いた青春物語に関するJSTOR研究論文へのリンクを提供するよう依頼した。 ChatGPT は、タイトル、巻番号、ページ番号、著者を含む 5 つのリソースを提供します。
一見すると、このリストは信頼できるように思えます。 JSTOR の記事には、「ハイブリッド アイデンティティの構築: サリー グリーン三部作における人種と民族」など、印象的なタイトルが付いています。しかし、Google で検索すると、ほとんどのリンクが間違った JSTOR 記事にリンクしており、そのうちの 1 つは 404 ページにリンクしていることがすぐにわかります。
ChatGPT にさらに具体的なトピックを与えて、より良い結果が得られるかどうかを確認してください。使用するプロンプトは次のとおりです。「『イギリスのヤングアダルトおよびアダルト現代小説におけるヒロイン』に関する文学研究論文を書いています。このトピックに関する文献レビューをしてもらえますか?」
ChatGPT はリストを示します。 5 つの作品のうち、著者名と要約が記載されています。しかし、リストされている作品はどれもオンラインで見つけることができません。
この情報をより深く理解するために、研究者はリンクをリクエストしています。 ChatGPTは今回は拒否し、Webブラウジング機能のない単なる人工知能言語モデルであると説明した。ただし書誌情報は記載されており、作品は2004年から2018年に制作されたとされているが、ネット上では確認できない。
ChatGPT は、提供する情報を確認するためのリンクを提供することを断固として拒否します。 OpenAIによれば、Webブラウジング機能はなく、代わりに書誌情報のリストを提供するという。ただし、そのデータはまだ間違っています。
OpenAI Corporation の最新の ChatGPT リリース ノートでは、Web ブラウジング機能が追加されたことが明らかになりました。しかし、これらの機能はまだすべてのユーザーに浸透しているわけではありません。さらに、研究者らが指摘しているように、専門家が検索エンジンの結果を操作できるため、ChatGPT の検索結果が必ずしもインターネット上で最高であるとは限りません。
この問題を回避するには:
- ユーザーは、調査のためにより適切なオンライン リソースを使用できます。
- 学術研究のリソースが必要な場合は、Google Scholar または人工知能研究アシスタント Elicit をチェックしてください。
- どの記事を引用するかを選択するときは、結果を批判的に評価して判断することを忘れないでください。
3. 職場の人間関係を置き換えるために ChatGP を使用しないでください
ChatGPT の機能は、ユーザーがそれを擬人化したり、人間の属性を与えたりするよう誘導する可能性があります。たとえば、ChatGPT に提案を求めることができ、チャット相手が必要な場合はチャットできます。
ChatGP は、職場で燃え尽き症候群になったときにあなたの親友の役割を果たし、アドバイスを提供してくれる感情的な聞き手であるようです。
しかし、それがどれほど思いやりがあるように聞こえても、ChatGPT は人間ではありません。人間が生成したように聞こえる文章は、単に ChatGPT がトレーニング データに基づいてシーケンス内の次の単語、つまり「タグ」を予測した結果です。人間のような感覚を持たず、独自の意志と思考を持っています。
言い換えれば、ChatGPT は職場での人間関係やコラボレーションに代わるものではありません。ハーバード大学の「仕事と幸福への取り組み」が指摘しているように、こうした関係は人々に利益をもたらし、幸福を改善し、職場のストレスから守るのに役立ちます。
最新のテクノロジー ツールの使い方を学ぶことは重要ですが、チームの他のメンバーとの交流も不可欠です。ChatGPT に依存する代わりに、社会的関係を再現し、対人スキルを構築し、同僚と交流し、次のような方法を見つけてください。自分の仕事をきちんとこなす人。
4. ChatGPT に無効なプロンプトを送信しないでください
ChatGPT を使用するときに最適な応答が得られないという問題に遭遇しましたか? 具体的な状況と明確なガイダンスを提供できれば、この質問は役に立ちます。解決される可能性があります。
次の例では、ChatGPT は、アメリカのカントリー ミュージック歌手エリック アレンが Hackernoon で書いた興味深いブログを要約するように依頼できます。この長い記事では、ChatGPT の AI プロンプトを改善して BeatBrain と呼ばれる音楽推奨システムを作成するアレンのプロセスについて説明しています。
ただし、ChatGPT は Allen の記事をよく知りません。リンクを共有して概要を提供するように求められたとき、ChatGPT は、エリック・アレンが GPT-3 テクノロジーを使用して AI 生成音楽を作成する会社 BeatBrain を設立したと虚偽の主張をしました。
ChatGPT による記事の整理を支援するには、記事をいくつかの部分に分割し、コピーして貼り付ける必要があります。アップロードごとに対応する概要を提供する必要があります。今度は ChatGPT が仕事を正しくこなします。研究者らは、ChatGPT を別のディレクティブとともに使用して、概要の代わりにコメントをリダイレクトしました。
この実験は、ChatGPT を使用して長い技術記事を効果的に要約する方法を実証することを目的としています。しかし、人々は現在、多くのインターネット リソースにアクセスし、ChatGPT の応答を改善するためのプロンプト テクニックを学ぶことができます。
推奨されたヒントを使用することは、ChatGPT 幻覚を防ぐ確実な方法ではありませんが、プロバイダーが正確な結果を提供するのに役立ちます。また、ヒント テクニックの詳細については、GitHub で最高の ChatGPT ヒントを確認してください。
ChatGPT の機能を最大限に活用しますが、その制限事項に注意してください
ChatGPT の使用には、前例のない速度と利便性がもたらされますが、注意と責任が必要です。研究により適切なツールを使用し、チームとより連携して、プロンプトを効果的に使用してその利点を最大化する方法を学ぶことで、ChatGPT への過度の依存を避けます。
ChatGPT のパワーを活用してください。ただし、その限界には常に注意してください。 ChatGPT の欠点を最小限に抑えながらその可能性を最大化することで、インパクトのあるクリエイティブなコンテンツを作成でき、結果として作品の品質が向上します。
以上がChatGPT でコンテンツを作成するときに避けるべき 4 つの間違いの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。
GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。
微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。
新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A
あなたが知らない機械学習の 5 つの流派
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。
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編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究
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7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム（GaN）技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
