GPT模型原理与应用分析
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GPT模型原理与应用分析

这篇文章主要介绍了大语言模型GPT的原理、特点和应用。首先,作者讲解了GPT模型的基本原理,即通过自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)的过程来实现连贯、合理的回复。接着,作者探讨了大模型和传统AI的区别,指出传统AI模型针对特定目标训练,而GPT模型则能根据用户的提示生成通用问题的答案。此外,作者还分析了GPT模型的优势和局限性,包括逻辑不透明、短期记忆差、响应速度慢、行业认知浅以及价值未对齐等问题。最后,作者提出了GPT模型的多层应用指南,包括智能客服、智能心理咨询和法律咨询等场景。
AI革命与挑战:ChatGPT与DetectGPT的较量
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AI革命与挑战:ChatGPT与DetectGPT的较量

近期,人工智能助手ChatGPT引起了全球关注,其强大的功能不仅可以顺畅地与人类聊天,还能辅助程序员编程、文案撰写以及大学生论文润色。然而,这也引发了对机器生成文本在高等教育领域可能造成的担忧。为此, Stanford University 的研究小组开发出了“DetectGPT”方法,在假新闻文章数据集上进行了测试,显示其在检测机器生成的文本方面具有更高的准确性,有望对日益普及的人工智能写作论文现象产生限制。同时,美国纽约市教育部门也注意到了 ChatGPT 可能带来的潜在风险,已开始禁止学生和教师在教育部设备或互联网上使用 ChatGPT。
ChatGPT引发的科研争议:学术出版机构的定性
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ChatGPT引发的科研争议:学术出版机构的定性

这篇文章讨论了量子位 | 公众号 QbitAI 上关于 ChatGPT 代写学研文章、被列为作者等一系列问题。文章提到,Nature 列出两项原则来规范此类情况,现在已经加入作者投稿指南中。同时,文章也提到了多个研究将 ChatGPT 列为作者,引发业内争议。ChatGPT 是由 OpenAI 在去年 11 月推出的,因其表现优于此前的大型语言模型而受到广泛使用。在新媒体、影视、软件开发、游戏互动等领域中,ChatGPT 被迅速利用,辅助生产提升效能。然而,对于严肃的科研活动来说,使用 AI 生成的论文和代码可能引发争议和质疑。