Ускорьте свое обучение с ChatGPT

Ускорьте свое обучение с ChatGPT

Субъективная оценка его способности объяснять сложные понятия ясно и лаконично.

Прошло несколько недель с тех пор, как OpenAI представила и выпустила в дикую природу свой новейший инструмент ChatGPT. С тех пор он стал вирусным как среди сообщества ИИ, так и среди широкой публики, и разговоры об этом инструменте широко распространялись в социальных сетях.

Возможности, которые открывает этот инструмент практически во всех областях, непостижимы. В этой статье мы рассмотрим его полезность в области личного развития и обучения. В частности, мы изучим, способен ли ChatGPT разбивать сложные концепции более понятным способом, что способствует более быстрому обучению.

Мотивация этой статьи проистекает из моего собственного открытия, что некоторые концепции, особенно сложные, алгоритмические, иногда трудно понять, а объяснения в учебниках или журнальных статьях часто могут быть немного загадочными и полными математики или жаргона. ChatGPT кажется подходящим инструментом, который может оказать ценную помощь в подобных ситуациях.

Давайте выберем три концепции, которые не обязательно тривиальны для понимания в области науки о данных и ИИ:

• Концепция 1: Анализ главных компонентов
• Концепция 2: Обратное распространение
• Концепция 3: машины опорных векторов

Концепция 1: Анализ главных компонентов

Анализ основных компонентов, или PCA, — это одна из тех концепций, которые поначалу могут быть немного сложными для понимания. Обычно он служит для уменьшения размерности сложных многомерных данных, в то же время сохраняя их тенденции и закономерности. Это достигается за счет преобразования данных в меньшее количество измерений, которые затем действуют как сводка функций.

Давайте посмотрим, как ChatGPT объяснит эту методологию простыми словами:

Это довольно четкий и краткий ответ, который объясняет основной принцип PCA и почему используется этот метод. Однако важным аспектом, который упускается из виду в этом ответе, является алгоритм, лежащий в основе PCA. Давайте посмотрим на его вывод, когда специально будет предложено объяснить — опять же, простыми словами — алгоритм PCA.

Это кажется очень разумным ответом на наш запрос об упрощенной версии алгоритма PCA. Однако предполагается, что спрашивающий имеет некоторые базовые знания линейной алгебры. Это очевидно, поскольку он опускает объяснения некоторых математических понятий, которые он упоминает, таких как собственные векторы и собственные значения. Тем не менее, в нем четко указано, что представляют собой эти концепции в сфере PCA.

В целом, учитывая наш довольно рудиментарный запрос на упрощенное алгоритмическое объяснение PCA, это очень удовлетворительный ответ.

Концепция 2: Обратное распространение

Обратное распространение — чрезвычайно популярный и часто используемый алгоритм для обучения нейронных сетей с прямой связью. Цель состоит в том, чтобы минимизировать ошибку между фактическим выходом и прогнозируемым выходом сети с помощью функции потерь. По сути, обратное распространение вычисляет градиент функции потерь по отношению к каждому весу, используя цепное правило — концепцию, заимствованную из исчисления, которая позволяет нам находить производную составной функции. Градиенты вычисляются слой за слоем, а затем повторяются в обратном направлении или обратно распространяются, чтобы скорректировать веса узлов сети и минимизировать ошибку.

Теперь давайте посмотрим, как ChatGPT объясняет эту концепцию:

Опять же, это очень четкий и лаконичный способ объяснить довольно сложную концепцию простыми словами. Конечно, в нем опущены некоторые математические детали алгоритма, но опять же мы попросили его дать упрощенное объяснение, которое он, безусловно, предоставил.

Концепция 3: машины опорных векторов

Наконец, давайте посмотрим, насколько хорошо ChatGPT может объяснить концепцию машин опорных векторов или SVM. SVM подпадают под контролируемую категорию машинного обучения и могут использоваться как для задач классификации, так и для задач регрессии. Вкратце, SVM берет помеченные данные и определяет границу решения или гиперплоскость, которая лучше всего разделяет точки данных разных классов. Наилучшей границей решения является та, которая максимизирует разницу между точками различных классов.

SVM хорошо подходят для обработки нелинейных и многомерных данных. Они делают это, применяя трюк с ядром, во время которого данные проецируются в многомерное пространство, где классы линейно разделимы.

Вот как ChatGPT объяснил бы это:

Еще раз, он успешно дает легкое, краткое и понятное описание довольно сложной концепции. Хотя ответ довольно короткий, он содержит наиболее важные аспекты SVM, включая их применимость, пояснения соответствующей терминологии и краткое описание трюка с ядром.

Предостережение

Хотя ChatGPT кажется отличным инструментом для облегчения и ускорения собственного обучения, есть одно важное предостережение, о котором следует помнить:

Ошибочная информация: GPT-3, языковая модель, используемая в ChatGPT, была обучена с использованием текстовых баз данных из Интернета. Сюда входят астрономические 45 терабайт данных, собранных из книг, веб-текстов, Википедии, статей и других публикаций в Интернете. В частности, в систему было введено 300 миллиардов слов. Это включает в себя как правильную, так и неправильную информацию. Таким образом, вполне возможно, что ChatGPT будет возвращать ответы, которые на самом деле просто неверны.

OpenAI также решает эту проблему на своей странице ChatGPT-FAQ:

ChatGPT не подключен к Интернету и иногда может выдавать неправильные ответы. Он имеет ограниченные знания о мире и событиях после 2021 года, а также может иногда давать вредные инструкции или предвзятый контент.

Мы рекомендуем проверить, являются ли ответы модели точными или нет. Если вы обнаружите, что ответ неверен, сообщите об этом, нажав кнопку «Большой палец вниз».

Заключение

Как мы видели, ChatGPT может быть чрезвычайно полезным инструментом для разбиения сложных понятий на простые и удобоваримые фрагменты информации, которые легко понять. Хотя это, безусловно, может помочь людям ускорить процесс обучения, не следует слепо доверять инструменту во всем, что он выводит. Поэтому рекомендуется перепроверять информацию из более надежных источников, таких как учебники или журнальные статьи, и использовать ChatGPT только как дополнительный инструмент для облегчения обучения.