从ChatGPT到文心一言,科技巨变下,我们如何脱下孔乙己的长衫
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从ChatGPT到文心一言,科技巨变下,我们如何脱下孔乙己的长衫

大家看到了吗?万众瞩目的ChatGPT-4又一次引爆全网!GPT-4在之前轰动世界的版本的基础上又有了大幅的升级,是个超大的多模态模型,“可以五分钟之内写一个短篇小说,也可以瞬间修改好1万字的程序文档中的bug”。、 没多久,3月16日,百度的“文心一言”正式推出,百度的发布人这样介绍这款产品:“文心一言,是新一代知识增强大语言模型,是在ERNIE及PLATO系列模型的基础上研发的。它的关键技术包括有监督精调、人类反馈的强化学习、提示、知识增强、检索增强和对话增强。”很明显,这是中国版的CHAT GPT.很多‬PPT‬小能手‬在‬朋友圈‬调侃‬:要失业‬了‬!! 两款产品不仅可以输入文字,还可以输入图像,它们大胆放出狂言“在各种专业和学术基准上和人类相当”。 可怕吗?如今的科学技术发展到这个地步了,人类逐步被替代,而我们的教育还在疯狂内卷,卷什么?有意义吗?我们寒窗苦读二十余载,竟然被官媒劝说脱下孔乙己的长衫,这是多么大的讽刺。 有人说,我们不怕脱去孔乙己的长衫,我们也不怕走基层打螺丝,我们怕的是终于有一天我们寒窗苦读,二十余载读完大学,然后脱下来袍子之后却变成了骆驼祥子,任凭如何努力都终究过着悲惨的一生。 这才是问题的关键所在,无论我们穿不穿长衫都找不到自己的价值。我们现在的教育的卷卷来卷去培养的都是什么呢?尤其是大量的文科生,不是文科生不好的意思,我是觉得没有意义。 早上看到妈妈群里一个妈妈大讲特讲她的鸡娃经验,怎么提高古汉语成绩,怎么提分…我真的觉得毫无意义。百无一用的古汉语,不知道要花费孩子那么多时间干什么?而作为未来科技支撑的科学课,变成课程,至今没有纳入基础教育中。 一个普通的基层的事业单位的工作人员,他真的需要你去用大学时间四年时间去读书学理论吗?真的需要古汉语的毕业生吗?一个读了四年公共事业管理的重点大学本科毕业生,如果考不上公务员,她还能做什么? 另外,就是我们这个社会上升的通道还是应该保持开放的,前两天看了一篇文章,歌颂那个烟草公司三代! 我觉得这个作者,这个媒体但凡有一点点良心,但凡有一点点职业素质,写不出这样的文章,烟草公司连一个十几岁的孩子都知道那是一个好部门,是一个油水多的肥差,记者大个人了编辑这篇文章的时候竟然说的这个职业艰苦卓绝了?这明明是垄断,这明明是家族占坑啊,这明明是一个社会毒瘤,竟然被你歌颂成了艰苦卓绝的薪火相传。我觉得这样的媒体这样的记者编辑人,他应该丢掉饭碗,他就是我们说的那种闭着眼睛不分青红皂白歌功颂德的那种人。 董明珠昨天说,大学生去基层没什么可怕的,去打螺丝也没什么不好意思的,这个人去参加社会实践的一个现象。 大学生打螺丝没问题,问题是大螺丝都需要本科生了,那就有问题了。毕竟现在外卖快递滴滴,司机已经有300,000的研究生博士生毕业了都去做这个,以前我们可能认为是短期的暑期工,找不到理想工作的过渡,但是现在看来相当一部分人,其实是长期工。 如果真的那么多的博士硕士本科生毕业后只能去送快递只能去打螺丝,我们的社会是不是应该反思?那么多年的读书生涯对社会对家庭对个人来说都是一种无谓的牺牲。 还是几句话–尽早分流,最好初中毕业就给孩子分流,然后整个家庭父母的观念,国家应该增加这一部分人的收入,提高职业尊严。同时在我们的教育者开展科学,编程的项目,更新学科知识,更新学生的思维能力,让孩子学有所用。
禁用、检查都没用!换个思路,如何让ChatGPT为写作帮忙
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禁用、检查都没用!换个思路,如何让ChatGPT为写作帮忙

文 | 郭英剑(中国人民大学首都发展与战略研究院副院长) ChatGPT诞生后,对于写作产生了巨大的影响。虽然此前已有很多致力于机器写作的应用程序,但大多限于日常生活交流的写作。相比之下,ChatGPT学术写作造成的影响是前所未有的,甚至可以说是革命性的。 本文所指的“学术写作”,并非专指对某个学术研究项目最终成果的展示与总结,而是在教育,特别是高等教育中以学术提升为目的、专门训练学生写作技能的各种最终成果,包括读书报告、课程论文、学位论文、创意写作等。 3月23日,美国加州社区学院系统的英语讲师安娜·米尔斯在《美国高等教育纪事》上发表《ChatGPT 变得更好了,这对我们布置的写作作业意味着什么?》一文,探讨了人工智能(AI)之于写作的改变、意义与价值。作为从事了17年写作教学的导师,米尔斯于去年8月开始在ChatGPT的开发与试验过程中参与对其新版本的测试,因此对ChatGPT的机理与运作方式、发展变化非常了解。 结合这篇文章,以及我个人的使用经验,本文重点探讨教师该如何使用ChatGPT为大学教育中的学术写作服务。 GPT-4的写作能力更加强大 3月15日,ChatGPT的母公司OpenAI正式发布了ChatGPT的“升级版本”GPT-4。而当米尔斯将GPT-4相对复杂的响应与其前身GPT-3进行比较时,她深感惊讶和恐惧,因为GPT-4生成的文章更加精确、清晰,也不那么乏味,并且更具实质性地显示了观点之间的联系。 她做了一个真实的事例对比——要求两代ChatGPT对《大西洋月刊》上的同一篇文章作出总结。结果发现,GPT-4的文章内容更加精准,提供了更多信息,观察问题的视角更加多元化。而且,文章摘要在句子结构和单词选择方面具有更大的多样性。 总体上看,GPT-4可以做一些早期版本不擅长的事情,比如合并引语。特别是其语句的语法复杂性有了很大改进,未来的版本也会更好地复制单个作者的语法和错误模式,即如果给它植入某人的写作风格特点(包括出现一些语法错误),它就可以写出一篇带有那个人特点(包括会有一些语法错误)的文章。它可以生成图像的文本分析,也有公司正在研究可以描述视频的人工智能。 米尔斯说,尽管GPT-4越来越复杂,但自己的惊讶和恐惧在约一周后就消失了。 因为它的理解力依旧有限,模型虽好,但输出结果仍经常简单化和公式化,这一点与旧版本相同,且这个版本有时会编造事实和来源,其输出内容也包含一些推理和分析错误。 即便如此,GPT-4显示的强大能力依旧值得关注与重视。正如米尔斯所说,作为大学教师,我们需要慎重考虑GPT-4的新变化对教学方式而言意味着什么。 面对人工智能,人类应放下傲慢 我注意到,面对人工智能,有一种倾向值得关注,即不少人总是试图针对人工智能当下并不擅长的领域进行测试或试探,当人工智能表现出不能、无能乃至出错时,他们便会嘲笑人工智能并以此证明其与人类的差距还很大。事实上,GPT-4的强大已经在告诫我们,人工智能在当下的不能、无能乃至错误,不过是人类还没有给予其足够的数据。否则,它释放出的能量将远远超过人们的期待。 即便在当下,努力搞清楚GPT-4不能做什么也几乎是徒劳且无意义的,更好地了解它并探讨其使用价值才更具现实意义。从这个意义上说,我们应避免两种常见的倾向。 一是阻止学生使用以ChatGPT为代表的人工智能。很多人这样做的原因在于,人工智能非常擅长个人叙述和普通知识的传播,有时能达到以假乱真的地步。但事实上,在技术发达的今天,除非断网或强力屏蔽,否则这种阻止将是徒劳的。 二是期待软件检测生成文本。显而易见的是,人工智能生成的文章和人类书写的文章将会越来越难以区分。因为学生可以将其过去的论文模型输入人工智能程序,并让它以这种风格生成草稿。换言之,ChatGPT在被植入写作特点(包括错误)后,就能写出(故意)带有错误的文章。 要知道,教师往往通过学术语言是否太过流利判定一篇文章是否是ChatGPT所为,但今后无论靠人工还是靠设备,这种方式都将难以见效。现有的OpenAI分类器以及GPTZero等生成文本检测器,已被证明经常将人类书写的文本识别为“可能是 AI”。这种误报可能会导致错误的指控。 站在ChatGPT的肩膀上超越它 如果让学生试着使用ChatGPT,或许人类能站在它的肩膀上并超越它。 首先,教师可以鼓励学生使用人工智能,并将人工智能提供的最简单答案作为学生思考和阐明观点的起点。最起码,利用人工智能可以缩短学生思考问题的过程。比如,ChatGPT构建逻辑论证的能力还不尽如人意,为此,表现批判性思维能力的作业更需要学生自身的努力思考才能完成。 其次,教师应与学生一起探索人工智能的本质和风险。米尔斯提出,教师不能等到自认为是专家时,才在课程中讨论人工智能,而应在课堂上与学生一起了解它。人工智能的能力发展太快,高等教育无法驻足等候。教师完全可以和学生一道探求ChatGPT和其他语言模型可以做什么,以及是否想使用它们或如何使用它们,并帮助学生做好准备。 总之,直面人工智能的现状,并充分认识其危害性,才是人类应该有的态度。 更新ChatGPT语境下的评判标准 在ChatGPT时代,如果人工智能可以取代学术写作,那学生为何还要努力学习这种本领呢? 这牵涉到了我们应如何看待ChatGPT语境下的写作,以及评判标准的问题。事实上,正是因为有了ChatGPT,我们更需要反思过去的写作,并由此进入一个需要重新审视相应评判标准的新时代。 首先,要改变过去的评分原则与评价标准。如果ChatGPT可以产出流畅但乏味的文章,那么语言是否流畅就不应是评价文章好坏的重要指标了。我们应该要求学生展示一种综合能力,并要求他们用独特的视角和智慧回答我们提出的问题,或者展示自己的思想观点。 其次,要强调学生关注写作的动机与价值。我们应更多地让学生了解写作行为本身的重要价值,并强调写作过程的重要性。当下人们看重的往往是已经完成的文本,但我们应该更加强调写作的过程,同时告诉学生,写作练习是大学智性发展的核心所在,将会给他们带来巨大回报,为此要更加鼓励学生主动写作。 最后,要更加重视文章的原创性与独特性。目前,虽然GPT-4已经可以对某些原创的批判性思维结果进行一定的模仿,但尚未产生真正的原创性内容。因此,追求学术文章的原创性与独特性将是未来写作的重中之重。 让学生热爱写作 那么,我们怎样才能让学生真正进入原创性与独特性的写作环境呢?换句话说,什么样的学生才算是具备了原创性与独特性的写作能力呢? 第一,具有辨识能力。应教导学生,在人工智能时代到处是看似权威的胡言乱语。无论是本科生还是研究生,大都处于基础的学术写作阶段,特别容易被ChatGPT生成文本中那些看似雄辩和权威的口才所吸引。因此,教师要帮助学生学习如何发现ChatGPT写得很好、看似有据可查的废话,更要让学生认识到什么样的文章才是真正的好文章。 第二,讲究现实意义。让学生学会思考问题。在引导学生进入既有趣也有意义的写作过程中,试着让他们把主题与现实情况联系起来。让他们看到彼此间只有通过语言与文字进行交流,才能使写作过程更有价值。而且,通过写作,学生可以学习如何厘清思路,找到发声点。 第三,关注写作过程。如果写作源自自觉自愿,那么学生就会主动去写作,而不是求助于文本生成器。教师要对学生写作中的构思、起草、修改和反思进行合理的时间分配和及时的反馈,从而让学生的写作过程充满个性化特征。在这一过程中,“原创性”或许会自然产生。 总之,让学生热爱学习、热爱写作,激发个人的内在动力,这才是防止人们滥用人工智能的最有效方法。 《中国科学报》 (2023-04-04 第3版 大学观察) 举报/反馈
大学从事哪些专业毕业后可以开发ChatGPT类人工智能软件
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大学从事哪些专业毕业后可以开发ChatGPT类人工智能软件

最近ChatGPT的相关话题彻底火了:从学生用ChatGPT作弊,再到打工人担心工作被ChatGPT取代,总之热搜上总有三四条要和它相关。ChatGPT涉及到人工智能、自然语言处理等计算机前沿技术,而计算机类专业也是最大的留学热门方向之一。最近兴起的ChatGPT可能会让一些文字处理相关的行业没落。 根据近些年热搜专业变迁,也能看出,前沿技术型学科更受到大家的关注,随着ChatGPT的火爆,必将会出现一些热门专业。 NO.1 人工智能 人工智能(Artificial Intelligence)是一个以计算机科学为基础,由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科,研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,该领域的研究包括机器人、机器学习、深度学习、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等,同时也是高校“最火”专业之一。2020年2月,温州大学计算机与人工智能学院申报的人工智能(080717T)专业正式获批!结合区域产业特色,旨在培养具有良好人文素养、强烈的事业心、使命感及担当精神,具有创新精神与能力、终身学习能力及跟踪人工智能领域技术发展的能力,系统掌握人工智能专业的基础理论和专业技能,具有德才兼备、通专融合的人工智能研发、设计、应用和管理的“人工智能+X”复合型高素质人才。 NO.2 大数据技术 大数据技术专业,DT时代,大数据作为数据资产,为国家治理、企业决策、生活服务提供有效的精准支持服务;数据采集、清理、存储、挖掘、可视化服务等大数据人才需求催生大数据技术专业;我院大数据技术专业紧跟无锡高新区产业、行业、发展趋势,重在培养面向数据采集与处理、数据分析与可视化、大数据应用开发方面的技术技能型人才;大数据爬虫社团是同学们学习和实践的有效平台。 NO.3 网络安全 网络空间安全是一门普通高等学校本科专业,属计算机类专业,基本修业年限为四年,授予工学学士学位。 该专业培养德、智、体等全面发展,掌握网络空间安全理论基础和专业知识,熟悉相关领域发展动态,具有强的工程实践和系统开发能力,具有独立从事网络与信息系统的安全分析、设计、集成、开发、测试、维护等的能力,能够独立的解决工程应用领域的技术难题,具备较强的工程实践创新能力;具有强的工程项目的组织与管理能力、技术创新和系统集成能力;具备网络空间安全领域科学研究、技术开发和工程应用服务工作能力的行业骨干和领军人才。 NO.4 计算机科学与技术 计算机科学与技术(Computer Science and Technology)是一门普通高等学校本科专业,属于计算机类专业,基本修业年限为四年,授予工学或理学学士学位;2012年9月,教育部将新的计算机科学与技术专业取代旧的计算机科学与技术和仿真科学与技术两个专业。 计算机科学与技术是一个计算机系统与网络兼顾的计算机学科宽口径专业,旨在培养具有良好的科学素养,具有自主学习意识和创新意识,科学型和工程型相结合的计算机专业高水平工程技术人才。 ChatGPT模仿杜甫写诗 ChatGPT可能会让一些文字处理相关的行业没落,但这种职业未来是不是还会以另一种东山再起,又或者筛出一些不加思考的低端从业者,然后引导行业往更专业的方向发展? 本文章内容及图片来源自网络,如有问题请及时联系删除,谢谢!
ChatGPT背后的AI背景、技术门道和商业应用(万字长文,建议收藏)
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ChatGPT背后的AI背景、技术门道和商业应用(万字长文,建议收藏)

作者:京东科技 李俊兵 各位看官好,我是球神(江湖代号)。 自去年11月30日ChatGPT问世以来,迅速爆火出圈。 起初我依然以为这是和当年Transformer, Bert一样的“热点”模型,但是当一篇篇文章/报告不断推送到我的眼前,我后知后觉地发现这次真的不一样。 很直接的一点是,ChatGPT已经影响到非AI、非互联网、非计算机的每一个人了。 你会看到,众多科技界大佬,马斯克、纳德拉、李开复、李彦宏、周鸿祎等,都在发声称 ChatGPT 将改变世界; 太多的互联网公司,如微软、谷歌、百度、阿里、腾讯等正在抢占商业先机; 还有更多的学术机构、高校也开始讨论 ChatGPT 生成论文是否符合学术规范; 突然之间各行各业从业者开始担忧被 ChatGPT 替代…… 「初看以为是热点,再看已成经典…」 于是我决定好好研究它一番,并力争把它写得全面而通俗易懂一点,最终就有了这篇万字长文报告,建议收藏、慢慢阅读。 文章主题关于:「ChatGPT背后的AI背景、技术门道和商业应用。」 以下是目录和正文内容: 引言 我和聊天机器人的小故事 一、 AI背景 1.1 ChatGPT的出圈和能力圈 1.2 人工智能发展简史 1.3 ChatGPT背后的NLP和Transformer 二、技术门道 2.1 GPT-1到ChatGPT的演进和技术原理 2.2 ChatGPT的局限性 2.3 ChatGPT的优化和探索方向 三、商业应用 3.1 国内外资本投入层层加码 3.2 ChatGPT商业化序幕已经拉开 3.3 ChatGPT助力AIGC浪潮再起 后记...
「30年科研初心,赵惠民带领团队逆流而上,揭示酶工智能新秘密」
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「30年科研初心,赵惠民带领团队逆流而上,揭示酶工智能新秘密」

赵惠民是一位坚持科学探索的学者,他在23年里带领团队克服困难,发明了一种人工智能工具预测酶功能,这是利用对比学习的新深度学习算法,这种方法被审稿人认为准确且可靠。这项成果在《科学》发表后受到积极评价,尽管仍存在提高预测精确性的需求,他们正积极进行补充实验以优化算法。赵惠民的目标是进一步开发机器学习来表征其他蛋白质,以实现对细胞内部功能的全面理解。
ChatGPT助力Alevel?真相何在?一文揭秘AI论文新动向
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ChatGPT助力Alevel?真相何在?一文揭秘AI论文新动向

面对传闻"Alevel考试可采用ChatGPT",本文澄清事实,指出这仅为潜在讨论话题。文章旨在推广教育服务品牌"学为贵Alevel",强调他们能为考生提供帮助以冲击高分,如"A*".因此,核心概要是:虽然AI协助写论文成为热议,但Alevel考试辅导仍依赖人为专业指导,"学为贵Alevel"作为有效的补习资源,旨在助力学生取得优异成绩。
🔥大型语言模型的秘密:揭示隐藏的智能与突破性的能力?🤔
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🔥大型语言模型的秘密:揭示隐藏的智能与突破性的能力?🤔

符尧博士在论文中探讨了大型语言模型(如GSM8K和PaLM)展现的"突现能力",这些能力可能只存在于大模型中,包括复杂推理、知识推理和分布外鲁棒性。通过对比小规模模型和大规模模型的表现,研究显示随着模型尺寸增大,性能显著提升。例如,540B PaLM在思维链提示下提高了准确率,至56.6%,而175B Codex的准确率达到82.9%。这表明大型模型能在知识推理上超越传统微调的小模型,并展示了潜在的研究范式转变。作者引用GSM8K数据集挑战,展示技术进步正以指数级增长,将问题解决推进到高中甚至更高水平。然而,对于提示优于精调的论点以及选择模型优劣的问题,论文中并未明确给出结论。总体而言,文章强调了大型语言模型在某些特定能力上的显著优势,并呼吁对这一潜在研究范式的深入分析。
🔥揭秘大模型力量:为何它们能超越?掌握这些能力,引领NLP新范式!🔍【符尧】
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🔥揭秘大模型力量:为何它们能超越?掌握这些能力,引领NLP新范式!🔍【符尧】

公众号"将门创投"发布了符尧博士的文章,该文分析了大型语言模型(如ChatGPT)的涌现能力,这些能力可能只存在于大模型而非小模型中,包括复杂推理、知识推理和分布外鲁棒性。作者基于GSM8K数据集展示了大模型在数学问题上的显著提升,并指出随着技术进步,指数级增长的趋势明显。虽然对大型模型提示是否优于微调仍有争议,但它们在知识密集型任务中的注释效率大幅增强。这篇文章探讨了大型语言模型作为潜在研究范式转变的必要性,质疑了传统微调小模型的局限性,为NLP/ML领域带来了新的可能性和挑战。