文章主题:ChatGPT, 人工智能, 语言模型, 自然语言处理

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ChatGPT:AI助手的春天与局限

近期,ChatGPT的热度持续攀升,身为在生物医学与计算机科学领域之间游走边缘的跨界研究者,我也忍不住想要借此机会借势宣传一番自己的专业知识。

ChatGPT是一种由OpenAI训练的预训练语言模型,其基础架构为Transformer。此模型的独特之处在于能够生成连贯的自然语言文本,同时也能进行深入的对话互动。ChatGPT的开发团队将其广泛应用于各种场景,如聊天机器人的开发、智能语音助手的打造以及评论生成系统的优化等。

下面我就从我比较擅长的组学生信、数据可视化以及机器学习三个方面测试一下。

生信分析

问一下RNAseq分析流程

ChatGPT:AI助手的春天与局限
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流程很对就是没有代码,看看能不能给我们写个代码~

ChatGPT:AI助手的春天与局限
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完了,感觉要失业了。用了好多python脚本,看一下有没有代码。

ChatGPT:AI助手的春天与局限
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虽然没有代码,但是他给出了一个python进行RPKM 标准化的例子。好牛~

再问一下每个软件怎么用?

ChatGPT:AI助手的春天与局限
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好详细,问一下质控报告怎么解读?

ChatGPT:AI助手的春天与局限
ChatGPT:AI助手的春天与局限

在分析自动化领域的代码生成方面,ChatGPT 的表现可圈可点,但仍有提升空间。尽管这些代码 snippets 可以通过谷歌等搜索引擎轻松找到,但它仍需加强在这方面的能力。然而,只要 complement 以大纲修补补足,ChatGPT 仍然具备一定的实用价值。

数据可视化

来画个图吧!

把要求写细一点。

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可以看到,除了有代码还有每个参数的用法。

问一下上一篇推文的图怎么画?

ChatGPT:AI助手的春天与局限
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用到的函数都给到了~实在是很厉害。

看来,看到不会画的图先问问ChatGPT说不定就有思路了。

机器学习

机器学习应该是ChatGPT的主场了。

问一下用R语言进行随机森林分类的代码。

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怎么调参呢?

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总结

在经过一系列测试之后,我只能惊叹:ChatGPT,你能做到的事情真是太多!总体而言,ChatGPT可以在问题解决过程中发挥出AI助手的优势。然而,作为一种新型的模型,ChatGPT无疑还有很多需要改进的地方,这也正是OpenAI在官网上列出的部分限制原因所在。

ChatGPT偶尔会提供听起来有理有据,但实际上错误的答案。这是一个棘手的问题,原因有三:首先,在训练过程中,缺乏现实世界的数据来加强学习;过于注重准确性可能会使训练出的模型变得更加保守,甚至可能无法回答一些本可以正确解答的问题;其次,由于受到监督训练的影响,模型可能会被误导,误认为理想的答案是基于模型所掌握的信息,而非人类演示者所知道的信息;最后,ChatGPT对于调整输入表述或重复尝试同一提示非常敏感。比如,当面对一个问题时,模型可能会宣称自己无法回答,但只要稍作改动,就能准确无误地回答。此外,这个模型往往过于冗长,且过度使用一些词汇,比如“再次强调”,这都是由OpenAI训练的语言模型所导致的。理想情况下,如果用户的问题不够清晰,模型会提示用户进行进一步的解释。但是,现在的模型往往会猜测用户的意图。

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