使用OpenAI的人工GPT-4模型的對抗性上下文提示工作流。程序從銀河天文學(xué)論文的智能助天預(yù)處理和嵌入開始。對嵌入的可幫鄭州外圍（外圍美女）外圍女（電話微信199-7144-9724）一二線城市可以提供高端外圍預(yù)約，快速安排30分鐘到達(dá)查詢進行相似性搜索，并檢索相關(guān)的文學(xué)文檔塊。執(zhí)行進一步的家快上下文壓縮以從組塊中移除不相關(guān)的信息。這些壓縮文本作為GPT-4實例的速產(chǎn)生假說輸入，產(chǎn)生一個想法。人工這個想法然后被第二個GPT-4模型評論，智能助天反饋被第三個GPT-4模型調(diào)節(jié)。可幫鄭州外圍（外圍美女）外圍女（電話微信199-7144-9724）一二線城市可以提供高端外圍預(yù)約，快速安排30分鐘到達(dá)學(xué)分:arXiv (2023)。文學(xué)DOI: 10.48550/arxiv.2306.11648
（神秘的家快地球uux.cn）據(jù)今日宇宙（安迪·托馬威克）：幾乎在互聯(lián)網(wǎng)上的任何地方，你都幾乎不可能避開關(guān)于人工智能的速產(chǎn)生假說文章。即使在德州大學(xué)，人工我們也出版了幾本。智能助天通常，可幫他們關(guān)注的是特定研究小組如何利用技術(shù)來理解大量數(shù)據(jù)。但這種模式識別并不是人工智能擅長的全部。事實上，它變得很有抽象思維的能力。抽象思維有助于發(fā)展新的科學(xué)理論。帶著這種想法，來自歐空局、哥倫比亞大學(xué)和澳大利亞國立大學(xué)(ANU)的一組研究人員利用人工智能提出了天文學(xué)中的科學(xué)假設(shè)。
具體來說，他們是在星系天文學(xué)的子領(lǐng)域這樣做的，這個子領(lǐng)域?qū)ｉT研究星系的形成和物理學(xué)。最近發(fā)表的一篇關(guān)于arXiv預(yù)印服務(wù)器的論文提到，他們選擇這個子領(lǐng)域是因為它的“綜合性”，這需要“來自不同子領(lǐng)域的知識”
這聽起來正是人工智能已經(jīng)擅長的。而是一個標(biāo)準(zhǔn)的大型語言模型(LLM ),就像最近變得最熟悉的那些(ChatGPT、Bard等)。)沒有足夠的學(xué)科知識來在那個領(lǐng)域發(fā)展合理的假設(shè)。它甚至可能成為“幻覺”的犧牲品，一些研究人員(和記者)警告說，這是與模型互動的負(fù)面影響之一。
為了避免這個問題，由ANU的Ioana Ciuc和Yuan-Sen Ting領(lǐng)導(dǎo)的研究人員使用了一段被稱為應(yīng)用程序編程接口(API)的代碼，它是用Python編寫的，稱為Langchain。這個API允許更高級的用戶操作像GPT-4這樣的LLM，它是ChatGPT的最新基礎(chǔ)。在研究人員的案例中，他們從美國宇航局的天體物理數(shù)據(jù)系統(tǒng)下載了1000多篇與銀河天文學(xué)有關(guān)的科學(xué)文章，然后將其加載到GPT 4號上。
研究人員的實驗之一是測試該模型可以訪問的論文數(shù)量如何影響其得出的假設(shè)。他們注意到，該研究所提出的假設(shè)中，只有10篇論文與全部1000篇論文之間存在顯著差異。
但是他們自己是如何判斷假說的有效性的呢？他們做了任何自尊的科學(xué)家都會做的事情，招募了該領(lǐng)域的專家。準(zhǔn)確地說，是兩個。他們要求他們只是假設(shè)基于思想的獨創(chuàng)性，測試假設(shè)的可行性，以及其基礎(chǔ)的科學(xué)準(zhǔn)確性。專家們發(fā)現(xiàn)，即使只有10篇論文的有限數(shù)據(jù)集，阿斯特羅-GPT提出的假設(shè)(他們稱之為他們的模型)的評分也僅略低于一名合格的博士生。通過查閱全部1000篇論文，阿斯特羅·GPT的得分達(dá)到了“近乎專家的水平”
決定提交給專家的最終假設(shè)的一個關(guān)鍵因素是使用“對抗性提示”對假設(shè)進行提煉。雖然這聽起來有些咄咄逼人，但它只是意味著，除了開發(fā)假設(shè)的程序之外，另一個程序也在相同的數(shù)據(jù)集上接受了訓(xùn)練，然后向第一個程序提供了關(guān)于其假設(shè)的反饋，從而迫使原始程序改善其邏輯謬誤，并通常創(chuàng)造出更好的想法。
即使有對抗性的反饋，天文學(xué)博士生也沒有理由放棄在自己的領(lǐng)域提出自己獨特的想法。但是，這項研究確實指出了這些LLM未被充分利用的能力。隨著它們被越來越廣泛地采用，科學(xué)家和外行人可以越來越多地利用它們來提出新的更好的想法進行測試。
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