Ограничения точности ChatGPT в отношении редких тем

ChatGPT – это крупномасштабная языковая модель на основе искусственного интеллекта, которая за короткое время завоевала широкую популярность. время. Всего за 5 дней после выпуска у него более 1 миллиона пользователей, а через 2 месяца количество активных пользователей взлетело до 1 миллиарда. Новости и шум вокруг ChatGPT были постоянными, и он достиг впечатляющих результатов, таких как сдача сложных профессиональных экзаменов, таких как USMLE< /strong>, экзамен на адвоката для юристов и экзамен MBA в Уортонской школе бизнеса. Это говорит о том, что ChatGPT не только набирает широкую популярность, но и оказывается полезным инструментом в различных областях и отраслях.

Однако впечатляющая производительность ChatGPT может непреднамеренно ввести людей в заблуждение, особенно в областях, с которыми они не знакомы. Ответы ChatGPT могут произвести на людей очень профессиональное и уверенное впечатление, но на самом деле ответы могут быть полностью сфабрикованы. Например, недавно я задал ChatGPT определенный вопрос о функции ICP облака точек в инструменте CloudCompare, и его ответ дал мне понять, что языковая модель ИИ иногда может давать ответы, которые кажутся точными и уверенными, но на самом деле неверны. Эту проблему заметили и другие, когда я искал в Интернете.

Почему ChatGPT менее точно работает с редкими или специфическими темами? Как языковая модель ИИ, ответы ChatGPT генерируются на основе шаблонов, которые он изучил из огромных объемов данных. ChatGPT обучен большому объему текстов из Интернета, что означает, что он подвергался воздействию широкого круга тем, которые широко обсуждались в Интернете. Однако, если тема является редкой или информация о ней в Интернете ограничена, у ChatGPT может быть недостаточно данных для получения точного ответа. Другими словами, если вы не можете найти ответ в Интернете, модель ИИ тоже может дать сбой.

Кроме того, как модель ИИ, ChatGPT не способен понимать значение или контекст слов так же, как это делают люди. Он может распознавать шаблоны только в данных, на которых он был обучен, и генерировать ответы на основе этих шаблонов. Это означает, что существует вероятность того, что ChatGPT может дать неточный ответ, особенно если получаемые им данные неоднозначны или неясны. Следовательно, вопрос должен быть четким и конкретным.

Но ChatGPT по-прежнему может быть ценным инструментом для генерации идей, предоставления общей информации или в качестве отправной точки для дальнейших исследований. Важно понимать ограничения точности ChatGPT и использовать навыки критического мышления для оценки его ответов.

Вот несколько советов по правильному использованию ChatGPT:

1. Используйте ChatGPT в качестве помощника для подготовки отправной точки: ChatGPT может стать хорошей отправной точкой для исследования или для получения общего понимания темы. Однако важно проверять и проверять любую информацию, прежде чем полагаться на нее.

2. Задавайте очень конкретные и четкие вопросы. Ответы ChatGPT могут быть менее точными, если вопрос слишком общий или двусмысленный. Чтобы получить наилучший ответ, важно быть конкретным и ясным в своих вопросах.

3. Всегда оценивайте источники, предоставленные ChatGPT: ответы ChatGPT генерируются на основе шаблонов, которые он извлек из огромного количества данных, которые могут включать ненадежные или неточные источники. Важно оценить источники, указанные в ответе ChatGPT, и проверить любую предоставленную информацию.

4. Всегда проверяйте несколько источников. Всегда рекомендуется обращаться к нескольким источникам, чтобы проверить информацию и получить более полное представление о теме. ChatGPT может быть одним из таких источников, но не следует полагаться на него как на единственный источник информации.

5. Не спрашивайте о редких темах или новых знаниях: как обученная модель, ChatGPT может быть полезным инструментом для генерации идей и предоставления общей информации. Однако важно помнить, что его ответы не всегда могут быть точными, особенно по редким или специализированным темам.

В любом случае важно помнить, что ChatGPT — это модель машинного обучения, а не эксперт-человек. Хотя он может предоставить полезные ответы по широкому кругу тем, он не всегда может быть точным или надежным, особенно по редким или специализированным темам.

Если вам интересен эксперимент, который я провел, ниже приведены примеры диалогов, которые иллюстрируют явление, когда ChatGPT может с уверенностью ответить на ваш вопрос неправильно.

Вопрос. Включен ли в CloudCompare алгоритм ICP "точка-плоскость"?

ChatGPT: Да, CloudCompare предоставляет реализацию Iterative Closest Point (ICP) с алгоритмами "точка-точка" и "точка-плоскость", включая поддержку цветные облака точек.

В частности, CloudCompare предоставляет подключаемый модуль «ICP», который можно использовать для выравнивания двух облаков точек с использованием алгоритма ICP с критериями соответствия «точка-точка» или «точка-плоскость». Подключаемый модуль включает параметры для управления поведением алгоритма, такие как максимальное количество итераций и критерии сходимости, а также может обрабатывать облака точек с информацией о цвете.

Чтобы использовать подключаемый модуль ICP в CloudCompare с соответствием между точками и плоскостями, выполните следующие общие действия:

1. Откройте облака двух точек, которые вы хотите зарегистрировать в CloudCompare.
2. Перейдите в раздел "Плагины" -> "ИКП"-> "Регистрация ICP (2 облака)".
3. В диалоговом окне "Регистрация ICP" выберите "Указать на плоскость" в качестве критерия соответствия.
4. Настройте необходимые параметры, например максимальное количество итераций, порог сходимости и параметры отклонения выбросов.
5. Нажмите "ОК", чтобы начать процесс регистрации.
6. После завершения регистрации вы можете просмотреть результаты и сохранить зарегистрированное облако точек по своему усмотрению.

Обратите внимание, что подключаемый модуль ICP в CloudCompare также позволяет использовать гибридный алгоритм "точка-точка" и "точка-плоскость", который в некоторых случаях может обеспечить повышенную точность. Кроме того, CloudCompare предоставляет широкий спектр других инструментов и подключаемых модулей для обработки облаков точек, которые могут быть полезны для различных приложений.

Комментарии: я очень удивлен, потому что CloudCompare не является распространенным инструментом для работы с облаками точек, и я не использовал его раньше. Невероятно, что ответ выглядит очень профессионально. Я попытался подтвердить это, задав другой связанный с этим вопрос.

Вопрос. Вы уверены, что CloudCompare предоставляет подключаемый модуль ICP, который позволяет пользователям выбирать точку-плоскость?

ChatGPT: Да, я уверен, что CloudCompare предоставляет подключаемый модуль ICP, который позволяет пользователю выбирать точку-плоскость в качестве критерия соответствия. На самом деле ICP «точка-плоскость» — это один из двух основных вариантов ICP, реализованных в подключаемом модуле CloudCompare ICP, а второй — ICP «точка-точка».

Для пояснения: при использовании подключаемого модуля ICP в CloudCompare пользователь может выбрать один из двух вариантов критериев соответствия: «точка-точка» и «точка-плоскость». Параметр «точка-плоскость» соответствует плоский вариант ICP, который включает нормали поверхности в процесс регистрации. Этот параметр позволяет CloudCompare находить лучшие совпадения между точками в двух входных облаках точек, что может привести к улучшению результатов регистрации, особенно при наличии шума или нежестких деформаций.

Подключаемый модуль ICP в CloudCompare также предоставляет множество других параметров и настроек для управления поведением алгоритма, таких как максимальное количество итераций, критерии сходимости и метод отклонения выбросов. Кроме того, CloudCompare поддерживает широкий спектр форматов файлов облаков точек и включает множество других инструментов обработки облаков точек, что делает его универсальным и мощным инструментом для работы с 3D-данными. n

Комментарии: Основываясь на этом ответе, я предпочитаю верить его ответам. Поэтому я попросил его написать для меня кусок кода, и вот код на Python. Все выглядит реальным. п

ChatGPT: Конечно, вот пример кода C++, который демонстрирует, как использовать подключаемый модуль CloudCompare ICP для выполнения ICP "точка-плоскость" для двухцветных точек. облака:

Комментарии: когда я увидел пример кода, я почти поверил, что он должен работать. К сожалению, когда я потратил больше времени на проверку документов и исходного кода CanCompare, я заметил, что ChatGPT ошибался с самого начала и следовал неверному направлению, выдавая все неверные ответы. Однако мне все равно странно, как ChatGPT может писать такой профессиональный код, чтобы он выглядел как работающий образец.

Иногда ChatGPT может дать серьезный ответ, который на самом деле неверен, но он все же может быть ценным инструментом для генерации идей, предоставления общей информации или в качестве отправной точки для дальнейших исследований, когда тема очень общая и ее можно найти в Интернете. Например, он сработал очень хорошо, когда я попросил его помочь мне собрать информацию о том, как торговать подержанными серверными процессорами в Интернете. Возвращаемая информация очень всеобъемлющая. Следовательно, ChatGPT может быть хорошим помощником при правильном использовании.

Когда дело доходит до больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT, важно понимать, что они обучаются с использованием огромных объемов данных, собранных из Интернета, а также дорогостоящего оборудования и энергоресурсов. Таким образом, аппаратные компоненты, используемые для обучения LLM, играют решающую роль в эффективности и рентабельности процесса:

1. Процессорные блоки. Графические процессоры (GPU) обычно используются для обучения LLM из-за их способности выполнять параллельную обработку и ускорять вычисления.
2. Память. Большой объем памяти важен для хранения больших объемов данных, необходимых для обучения LLM.
3. Хранилище. Высокоскоростное хранилище необходимо для быстрого доступа к данным в процессе обучения.
4. Пропускная способность сети. Быстрое и надежное подключение к сети необходимо для передачи больших объемов данных между различными компонентами аппаратной инфраструктуры.

Поэтому не задавайте ChatGPT бессмысленных вопросов, чтобы тратить ресурсы.