中大排第7!ChatGPT评中国最好的10所高校,多少分能考上?
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中大排第7!ChatGPT评中国最好的10所高校,多少分能考上?

ChatGPT(人工智能机器)大家想必已经知道是什么了,此前,小车发过ChatGPT评出的「中国高考最难考的10所大学」(点击查看),那么在ChatGPT眼中「中国最好的十大高校」是那些呢?以下是ChatGPT所列出的学校名单? 网友锐评:ChatGPT还是不懂中国 要么说AI还是太年轻,对于ChatGPT这个回答,网友表示能看出来它还是不太了解中国。 因为众所周知,我国排名前2的学校有两所,但排名第3的学校有十几所。 甚至于为了避免谁才是中国排名第3的高校之争,百度百科都关闭了「中国十大名校」词条的解释,搜索结果成了 「百度百科不收录此类标准不清晰的评比结果,也请广大网友理性讨论。」 要想说清谁是国内第三,我们先要讲讲为什么清华北大是国内前二。其实纵观中国教育史,清华北大并非一直独孤求败,清北发展成国内的一枝独秀其实不过20余年而已。 清华北大是两所历史悠久的高校,在民国时期就名震全国了,但那时清北就是国内的TOP2吗?并不是。 上世纪30年代时,众多的教会大学实力也相当突出,比如后来被拆分的燕京大学,就不逊清北,一部分以上海沪江大学为首的都市大学也实力不俗,这时的清北只能说国内一流。 到50年代时,国内的高校经历了一次大的院系合并,诞生了一系列专业型大学,这时的大学数量少,学科泾渭分明,少有形成直接竞争的高校,比如中国政法大学和北京工业学院谁更好,专业不同没有什么比较性。 一直到80年代,清北都算不上国内的TOP2。这段时间国内刚刚恢复高考,能考上大学的就是顶级人才了,在人们眼里,上清北的学生也不比普通大学生高到哪去,而且这时全国最优秀的学生一般都选择国内的另一所名校:中国科学技术大学。80年代是中科大的天下,清北恐怕只能算个TOP3。 而且这时国内顶尖高校间的差距并不大,比如西安交大、哈工大不比清华差多少,复旦、南大也和北大在一个档次; 真正让清华北大彻底脱颖而出的,是著名的“985计划”。 1998年5月,国家首次提出建设世界一流大学的建议,这就是著名的“985计划”;而最先挑出来被重点扶持的大学就是首都的两所名校:清华北大。 当年,清北两校就各自获得教育部的18亿拨款,在科研经费上一下子甩开了原来的老对手们。 随后,为了扩大受众大学的数量,中央决定让地方政府全面参与985计划,扶持省内重点大学。1999年,七所非北京高校入选985计划,复旦、浙大、南大也获得12亿拨款。 不过之后,清华北大一直由中央直接拨款,而其他重点大学则由中央和地方政府共同拨款,这就体现了政府眼中清北的特殊性,国家就是要把清北打造成国内大学的“门面”。 可以说,清北之所以能迅猛发展,是靠真金白银砸出来的。 但国家虽目的明确地要把清北建设成国内的TOP2,可并没有选出谁是国内第三,那我们该如何评判呢? 排行榜一般作为辅助依据 国际上目前最通用的三大排行榜,分别是QS(Quacquarelli Symonds) 世界大学排行榜、上海交通大学世界大学学术排名(ARWU)、泰晤士报高等教育世界大学排行榜(THE)。 在QS榜中2022-2023国内前三名都是清华、北大、复旦大学。在ARWU榜单中国内前三名是清华、北大、浙江大学。在THE榜单中,前三名是清华、北大、复旦大学。 这或许也是ChatGPT回答的依据之一。 不过还有更细心的网友表示,北京的官方也曾“官宣”过谁排名第3。 2021年7月5日,北京市发布了《北京市引进毕业生管理办法》。《办法》及北京人力资源和社会保障局在“解读问答流程《北京市引进毕业生管理办法》”中提到,国内7所,世界前200高校的本科生及以上、“双一流”建设学科硕士研究生走计划单列渠道,符合一定条件可办理落户。 国内7所高校是哪7所? 北京这次给出的答案是:清华大学、北京大学、复旦大学、上海交通大学、浙江大学、中国科学技术大学、南京大学。 这也让不少人表示,目前复旦恐是官宣过后的排名第三。 你怎么看这波ChatGPT的回答?这10所中国最好的大学在广东高考要考多少分才能上呢?一起来看看? ChatGPT评中国最好的10所大学01清华大学 清华大学是中国著名高等学府,坐落于北京西北郊风景秀丽的清华园,是中国高层次人才培养和科学技术研究的重要基地。 目前,清华大学共设20个学院、59个系,已成为一所具有理学、工学、文学、艺术学、历史学、哲学、经济学、管理学、法学、教育学和医学等11个学科门类的综合性、研究型大学。 清华大学2022年在各省各批次录取分数线如下: 02北京大学 北京大学创办于1898年,初名京师大学堂,是中国第一所国立综合性大学,也是当时中国最高教育行政机关。辛亥革命后,于1912年改为现名。 近年来,在“211工程”和“985工程”的支持下,北京大学进入了一个新的历史发展阶段,在学科建设、人才培养、师资队伍建设、教学科研等各方面都取得了显著成绩,为将北大建设成为世界一流大学奠定了坚实的基础。今天的北京大学已经成为国家培养高素质、创造性人才的摇篮、科学研究的前沿和知识创新的重要基地和国际交流的重要桥梁和窗口。 北京大学2022年在各省各批次录取分数线如下: 03复旦大学 复旦大学是中国人自主创办的第一所高等院校。2017年,学校入选“双一流”建设高校名单,确立了27个“双一流”建设学科,是一所世界知名、国内顶尖的综合性研究型大学。 在QS世界大学排名中列全球第44位,复旦大学位列国内高校第3位。在学术影响力方面,复旦进入ESI世界前1%的学科领域数19个,位列中国大陆高校第2名(并列)。 复旦大学2022年各省各批次录取分数线如下: 04浙江大学 浙江大学是一所特色鲜明、在海内外有较大影响的综合型、研究型、创新型大学,学科涵盖哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、艺术学、理学、工学、农学、医学、管理学、交叉学科等13个门类,设有7个学部、39个专业学院(系)、1个工程师学院、2个中外合作办学机构、7家直属附属医院。 在2022年2月国家最新公布的名单中,浙江大学及21个学科入选第二轮“双一流”建设高校及建设学科。...
ChatGPT评中国最好的十大高校,网友:啊这……
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ChatGPT评中国最好的十大高校,网友:啊这……

ChatGPT大家想必已经知道是什么了,那么在ChatGPT眼中「中国最好的十大高校」是哪些呢?以下是ChatGPT所列出的学校名单。 图源:网络 网友锐评:ChatGPT还是不懂中国 要么说AI还是太年轻,对于ChatGPT这个回答,网友表示能看出来它还是不太了解中国。 因为众所周知,我国排名前二的学校有两所,但排名第三的学校有十几所。 图源:网络 甚至于为了避免谁才是中国排名第三的高校之争,百度百科都关闭了「中国十大名校」词条的解释,搜索结果成了 「百度百科不收录此类标准不清晰的评比结果,也请广大网友理性讨论。」 图源:百度百科 要想说清谁是国内第三,我们先要讲讲为什么清华北大是国内前二。其实纵观中国教育史,清华北大并非一直独孤求败,清北发展成国内的一枝独秀其实不过20余年而已。 清华北大是两所历史悠久的高校,在民国时期就名震全国了,但那时清北就是国内的TOP2吗?并不是。 上世纪30年代时,众多的教会大学实力也相当突出,比如后来被拆分的燕京大学,就不逊清北,一部分以上海沪江大学为首的都市大学也实力不俗,这时的清北只能说国内一流。 到50年代时,国内的高校经历了一次大的院系合并,诞生了一系列专业型大学,这时的大学数量少,学科泾渭分明,少有形成直接竞争的高校,比如中国政法大学和北京工业学院谁更好,专业不同没有什么比较性。 一直到80年代,清北都算不上国内的TOP2。这段时间国内刚刚恢复高考,能考上大学的就是顶级人才了,在人们眼里,上清北的学生也不比普通大学生高到哪去,而且这时全国最优秀的学生一般都选择国内的另一所名校:中国科学技术大学。80年代是中科大的天下,清北恐怕只能算个TOP3。 而且这时国内顶尖高校间的差距并不大,比如西安交大、哈工大不比清华差多少,复旦、南大也和北大在一个档次。 真正让清华北大彻底脱颖而出的,是著名的“985计划”。 1998年5月,国家首次提出建设世界一流大学的建议,这就是著名的“985计划”,而最先挑出来被重点扶持的大学就是首都的两所名校——清华北大。 当年,清北两校就各自获得教育部的18亿拨款,在科研经费上一下子甩开了原来的老对手们。 随后,为了扩大受众大学的数量,中央决定让地方政府全面参与985计划,扶持省内重点大学。1999年,七所非北京高校入选985计划,复旦、浙大、南大也获得12亿拨款。 不过之后,清华北大一直由中央直接拨款,而其他重点大学则由中央和地方政府共同拨款,这就体现了政府眼中清北的特殊性,国家就是要把清北打造成国内大学的“门面”。 可以说,清北之所以能迅猛发展,是靠真金白银砸出来的。 但国家虽目的明确地要把清北建设成国内的TOP2,可并没有选出谁是国内第三,那我们该如何评判呢? 排行榜一般作为辅助依据 国际上目前最通用的三大排行榜,分别是QS(Quacquarelli Symonds) 世界大学排行榜、上海交通大学世界大学学术排名(ARWU)、泰晤士报高等教育世界大学排行榜(THE)。 在QS榜中2022-2023国内前三名都是清华、北大、复旦大学。在ARWU榜单中国内前三名是清华、北大、浙江大学。在THE榜单中,前三名是清华、北大、复旦大学。 这或许也是ChatGPT回答的依据之一。 不过还有更细心的网友表示,北京的官方也曾“官宣”过谁排名第三。 2021年,北京市发布了《北京市引进毕业生管理办法》。《办法》及北京人力资源和社会保障局在“解读问答流程《北京市引进毕业生管理办法》”中提到,国内7所,世界前200高校的本科生及以上、“双一流”建设学科硕士研究生走计划单列渠道,符合一定条件可办理落户。 图源:北京人力资源和社会保障局 国内7所高校是哪7所? 北京这次给出的答案是:清华大学,北京大学,复旦大学,上海交通大学,浙江大学,中国科学技术大学,南京大学。 图源:北京人力资源和社会保障局 这也让不少人表示,目前复旦恐是官宣过后的排名第三。 关于这波ChatGPT的回答,你怎么看?文源:募格学术公 众 号 推 荐Highly Recommend
国产ChatGPT「套壳」的秘密,现在被找到了
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国产ChatGPT「套壳」的秘密,现在被找到了

衡宇 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI “科大讯飞套壳ChatGPT!”“百度文心一言套皮Stable Diffusion!”“商汤大模型实则抄袭!”…… 外界对国产大模型产生质疑已经不是一次两次了。 业内人士对这个现象的解释是,高质量的中文数据集实在紧缺,训模型时只能让采买的外文标注数据集“当外援”。训练所用的数据集撞车,就会生成相似结果,进而引发乌龙事件。 其余办法中,用现有大模型辅助生成训练数据容易数据清洗不到位,重复利用token会导致过拟合,仅训练稀疏大模型也不是长久之计。 业内渐渐形成共识: 通往AGI的道路,对数据数量和数据质量都将持续提出极高的要求。 时势所需,近2个月来,国内不少团队先后开源了中文数据集,除通用数据集外,针对编程、医疗等垂域也有专门的开源中文数据集发布。 高质量数据集虽有但少 大模型的新突破十分依赖高质量、丰富的数据集。 根据OpenAI 《Scaling Laws for Neural Language Models》提出大模型所遵循的伸缩法则(scaling law)可以看到,独立增加训练数据量,是可以让预训练模型效果变更好的。 这不是OpenAI的一家之言。 DeepMind也在Chinchilla模型论文中指出,之前的大模型多是训练不足的,还提出最优训练公式,已成为业界公认的标准。 △主流大模型,Chinchilla参数最少,但训练最充分 不过,用来训练的主流数据集以英文为主,如Common Crawl、BooksCorpus、WiKipedia、ROOT等,最流行的Common Crawl中文数据只占据4.8%。 中文数据集是什么情况? 公开数据集不是没有——这一点量子位从澜舟科技创始人兼CEO、当今NLP领域成就最高华人之一周明口中得到证实——如命名实体数据集MSRA-NER、Weibo-NER等,以及GitHub上可找到的CMRC2018、CMRC2019、ExpMRC2022等存在,但整体数量和英文数据集相比可谓九牛一毛。 并且,其中部分已经老旧,可能都不知道最新的NLP研究概念(新概念相关研究只以英文形式出现在arXiv上)。 中文高质量数据集虽有但少,使用起来比较麻烦,这就是所有做大模型的团队不得不面对的惨烈现状。此前的清华大学电子系系友论坛上,清华计算机系教授唐杰分享过,千亿模型ChatGLM-130B训练前数据准备时,就曾面临过清洗中文数据后,可用量不到2TB的情况。 解决中文世界缺乏高质量数据集迫在眉睫。 行之有效的解决方法之一,是直接用英文数据集训大模型。 在人类玩家打分的大模型匿名竞技场Chatbot Arena榜单中,GPT-3.5在非英文排行榜位居第二(第一是GPT-4)。要知道,96%的GPT-3.5训练数据都是英文,再刨去其他语种,用来训练的中文数据量少到可以用“千分之n”来计算。 国内top3高校某大模型相关团队在读博士透露,如果采用这种方法,不嫌麻烦的话,甚至可以给模型接一个翻译软件,把所有语言都转换成英语,然后把模型的输出转换为中文,再返回给用户。 然而这样喂养出的大模型始终是英文思维,当遇到成语改写、俗语理解、文章改写这类含有中文语言特色的内容,往往处理不佳,出现翻译错误或潜在文化的偏差。 还有个解决办法就是采集、清洗和标注中文语料,做新的中文高质量数据集,供给给大模型们。 开源数据集众人拾柴 察觉现况后,国内不少大模型团队决定走第二条路,着手利用私有数据库做数据集。 百度有内容生态数据,腾讯有公众号数据,知乎有问答数据,阿里有电商和物流数据。 积累的私有数据不一,就可能在特定场景和领域建立核心优势壁垒,将这些数据严格搜集、整理、筛选、清洗和标注,能保证训出模型的有效性和准确性。 而那些私有数据优势不那么明显大模型团队,开始全网爬数据(可以预见,爬虫数据量会非常大)。...
2023粒场论坛:人工智能生态价值投资峰会聚焦通用人工智能
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2023粒场论坛:人工智能生态价值投资峰会聚焦通用人工智能

5月25日,由古东管家和投资家联合主办的科创引领·智创未来--2023粒场论坛人工智能生态价值投资峰在深圳举行。出席论坛的嘉宾包括深圳市地方金融管理局领导、金融专家、科技公司代表等。陈清财,哈尔滨工业大学(深圳)智能计算研究中心主任,发表了关于通用人工智能的主题演讲。该中心自2002年成立以来,致力于自然语言处理和机器学习技术研究,已成功攻克多个关键技术难题,并获得多项荣誉。本次峰会线上直播吸引了超过200万人观看。