ChatGPT认为最有前景的考研专业是……
研博论文

ChatGPT认为最有前景的考研专业是……

Chat GPT 作为新一代的自然语言处理工具 能够和人类畅聊 还能够基于海量数据和算法,为人类提供各种服务 “ChatGPT会取代人类吗?”一度霸榜热搜 引发了一阵“失业恐慌”的讨论氛围 不少打工人开始担心ChatGPT会导致自己失业 如果chatGPT未来在各行各业实际运用后,改变了社会经济和文化后,进而影响具体的相关领域——人类永远无法被取代,但是ChatGPT能够改变了人类工作的整个环境和生态。 在这种改变中,一个人能不能适应,能不能进化,才是更重要的。 来看看ChatGPT是如何评价最有前景的考研专业吧! (以下内容由ChatGPT推荐整合而成~) 人工智能与机器人技术 人工智能与机器人技术是当前热门的领域之一,未来的发展前景广阔。人工智能和机器人技术的应用将会越来越广泛,涉及到各行各业。人工智能人才目前处于明显短缺状态,这种状况还存在扩大的趋势。当前社会技术环境下,需要兼顾扎实的专业技术和复合型背景的人才。在互联网企业中,人工智能的薪酬排在第三位,其中薪酬最高的是声音识别方向的从业者。 想要从事相关的工作,计算机科学、数学、统计学、光电物理、自动化、电子科学类等本科专业学生,更容易与人工智能领域产生交集。 一些值得推荐的研究生院校包括: ①中国科学院大学人工智能学院 ②北京航空航天大学机器人学院 ③上海交通大学机器人学院 ④哈尔滨工业大学人工智能学院 ⑤中国科学技术大学计算机科学与技术学院 这些院校在人工智能与机器人技术领域都有比较强的研究和教学水平。 数据科学与大数据技术 数据科学与大数据技术的考研就业前景广阔。随着大数据时代的到来,越来越多的企业和机构需要专门的数据分析师、机器学习工程师、数据工程师、算法工程师等人才,满足其数据分析和决策需求。该领域发展迅速,工资待遇也较为优厚。同时,该领域的发展需要不断提高自身技能水平,为从业者提供了广泛的职业发展空间。因此,数据科学与大数据技术考研的前景仍然非常光明。 一些值得推荐的研究生院校包括: ①清华大学计算机科学与技术系 ②北京大学计算机科学技术研究所 ③上海交通大学计算机科学与工程系 ④中国科学院大学计算机科学与技术专业 ⑤浙江大学计算机科学与技术学院 以上院校都在数据科学与大数据技术领域拥有强大的师资力量和优秀的科研平台,是研究生学习的理想选择。 金融学 金融学考研前景较好,毕业后就业方向广泛,包括了银行、证券、保险等金融类公司,以及各类企事业单位、政府机构等。同时,金融行业在数字化和科技化方面的发展也为金融专业人才提供了更多就业机会。 以下是几所研究生院校的推荐: ①清华大学经济管理学院金融系 ②北京大学光华管理学院金融学系 ③上海财经大学金融学院 ④中央财经大学金融学院 ⑤南开大学经济学院金融系 这些学校在师资力量、教学研究方向、理论与实践相结合等方面都有不错的表现。 电子商务与互联网营销 电子商务与互联网营销在当下和未来的发展前景非常广阔,同时也是企业非常需要的人才。因此,选择这个专业有很好的就业前景,尤其是在电商领域和互联网企业中。 以下是一些推荐的院校和他们的研究生院: ①北京邮电大学电子商务与互联网营销研究生院 ②上海交通大学电子商务与互联网营销研究生院 ③中山大学电子商务与互联网营销研究生院...
医疗等垂直领域语料数据稀缺 能让俩ChatGPT对聊出来吗?青年科学家这样认为
未分类

医疗等垂直领域语料数据稀缺 能让俩ChatGPT对聊出来吗?青年科学家这样认为

都说医疗、金融等专业领域的语料数据稀缺,这会制约AI大模型的发展——那能不能让两个ChatGPT对聊,聊出点数据出来? 近日,天桥脑科学研究院(TCCI)主办了AI For Brain Science系列会议第二期—— “面向AI模型的数据生成方法及其对医疗领域的启示”。 在上海交通大学计算机科学与工程系副教授吴梦玥主持下,三名青年科学家分享了关于破解大规模语言模型数据瓶颈的看法和实践。 快速构建专属GPT 国际上一项研究评估指出,ChatGPT回答癌症相关问题的水平已经与美国国家癌症研究所的回答持平。不过,ChatGPT只能通过受限的应用程序编程接口访问;并且涉及到个人医疗,人们也普遍不希望将自己的隐私信息分享给第三方公司。 针对这样的难题,加州大学圣迭戈分校博士生许灿文和中山大学团队的合作者提出了一种能自动生成高质量多轮聊天语料库的流程,利用ChatGPT与其自身进行对话,生成对话数据,再基于产生的对话数据调优、增强开源的大型语言模型。他们从而获得了高质量的专属模型“白泽”,并在数天前推出了2.0版本。这个名字的灵感来源是中国古代传说中的一种神兽,“能言语,达知万物之情”。 许灿文介绍,“白泽”在这个过程中并没有学会新的知识,只是提取了大模型中的特定数据,并且保留了ChatGPT “分点作答”“拒绝回答”等语言能力。这在专业上被比喻为一种“蒸馏”。进一步地,他们提出了反馈自蒸馏的概念,即利用ChatGPT当教官,对“白泽”回答的结果进行评分排序,从而进一步提高了“白泽”模型的性能。 许灿文认为,“白泽”通过自动化的知识蒸馏,在特定领域达到ChatGPT的能力,成本却远远低于ChatGPT,兼具经济意义和实用意义。在医疗领域,本地化或私有化建构的模型将有利于消除隐私顾虑,辅助患者诊疗。 大模型优化医疗文本挖掘 莱斯大学博士生唐瑞祥和合作者同样基于大模型提出了一种新的数据生成策略,并在命名实体识别、关系提取等经典的医疗文本挖掘任务上取得了更佳表现。 ChatGPT具有创造性的写作能力,在医疗、金融、法律等标注数据很少的领域以及知识密集型领域表现出色。然而,具体到医疗文本挖掘,他们发现将ChatGPT直接应用大型模型处理医疗文本的下游任务,表现并不总是优秀,也可能引发隐私问题。 唐瑞祥等提出了一种新策略:利用大型模型生成大量医疗数据,再通过小型模型对这些数据进行训练。实验结果显示,相较于直接利用大型模型执行下游任务,这一新策略能够取得更出色的效果,同时因为模型数据在本地,也大幅降低了潜在的隐私风险。 他们进一步指出,随着开源大模型数量的增加和大模型能力的提升,其产生的文本数据与人类产生的文本数据的差别将越来越小,发展检测二者差别的技术手段将是一项富有挑战性的工作。现有的两种检测手段,无论是黑盒检测——直接比较大模型生成的文本数据与人类生成的文本数据(比如比较高频词分布),还是白盒检测——开发者在生成文本上做标签,在未来都可能失效。能否有效地检测出数据是不是GPT生成的,将影响到广大用户对大模型AI的信任程度。 大模型时代数据生成不一样 从历史演变的角度来看,在没有GPT的时代,科学家们如何解决数据稀缺难题?大模型又带来了哪些新趋势? 上海交通大学博士生曹瑞升总结了数据生成在大模型时代的几大新趋势:首先是构建更加通用的模型,以确保其能够应用于多样化的任务——这意味着模型需要具备广泛的适应性和泛化能力;其次是从特定任务出发,进一步精细化地处理,例如在医疗领域,甚至可以针对特定类型的抑郁症进行专业化的任务处理,提供更加精准和个性化的解决方案;最后,数据生成和模型训练的过程将从分离走向融合,而为了保证数据质量的硬性过滤也将逐渐被软性控制所取代。 “数据生成研究与应用的发展,为大模型AI走向各个专业领域,尤其是医疗领域提供广阔的可能性。”曹瑞升说。 记者获悉,TCCI致力于支持全球范围内的脑科学交流。AI For Brain Science系列会议致力于促进AI与脑科学研究人员的讨论合作,将持续聚焦领域内的数据瓶颈和关键痛点,促进前沿AI技术在脑科学领域发挥更大的价值。 新民晚报记者 郜阳 举报/反馈
国产ChatGPT「套壳」的秘密,现在被找到了
未分类

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)。...
每日必读|微信公众号算法改版,如何第一时间获取推送?
研博论文

每日必读|微信公众号算法改版,如何第一时间获取推送?

"微信公众号算法改版,如何第一时间获取最新推送?"随着微信公众号算法的不断升级,我们可能会面临如何及时获取最新推送的问题。然而,不必担心,以下是一些可以帮助您在第一时间获取最新推送的方法:1. 关注我们的官方公众号。通过关注我们的公众号,您可以第一时间获得最新的推送通知。2. 订阅我们的官方 RSS feed。如果您不想错过任何一篇文章,可以通过订阅我们的官方 RSS feed 来第一时间获取最新的推送。3. 使用第三方工具。有些第三方工具可以让您在第一时间获取到最新的推送通知,例如 RssSubscribe 等。无论您选择哪种方法,重要的是要保持耐心并不断寻找最适合您的解决方案。希望这些方法可以对您有所帮助!