استفاده از قدرت GPT-3 در تحقیقات علمی

ترانسفورماتور 3 (GPT-3) از زمان عرضه آن در سال 2020، موضوع بحث شهر بوده است. مدل قدرتمند زبان بزرگ (LLM) آموزش داده شده بر روی 45 ترابایت داده متنی برای توسعه ابزارهای جدید در سراسر طیف – از دریافت پیشنهاد کد و ساخت وب‌سایت تا انجام جستجوهای مبتنی بر معنا – استفاده شده است. بهترین قسمت؟ شما فقط باید دستورات را به زبان ساده وارد کنید.

ظهور GPT-3 همچنین خبر از عصر جدیدی در تحقیقات علمی داده است. از آنجایی که LLM می تواند حجم وسیعی از اطلاعات را به سرعت و با دقت پردازش کند، طیف وسیعی از امکانات را برای محققان باز کرده است: ایجاد فرضیه، استخراج اطلاعات از مجموعه داده های بزرگ، شناسایی الگوها، ساده کردن جستجوهای ادبیات، کمک به فرآیند یادگیری و بسیاری موارد دیگر.

در این مقاله، نگاهی به چگونگی تغییر شکل تحقیقات علمی خواهیم داشت.

تعداد

در چند سال گذشته، استفاده از هوش مصنوعی در تحقیقات با سرعت خیره کننده ای رشد کرده است. یک گزارش CSIRO نشان می‌دهد که تقریباً 98 درصد از حوزه‌های علمی هوش مصنوعی را در برخی ظرفیت‌ها پیاده‌سازی کرده‌اند. آیا می خواهید بدانید بهترین پذیرندگان چه کسانی هستند؟ در پنج رتبه برتر، شما ریاضیات، علوم تصمیم گیری، مهندسی، علوم اعصاب و مراقبت های بهداشتی را دارید. علاوه بر این، حدود 5.7٪ از تمام مقالات تحقیقاتی بررسی شده در سراسر جهان بر روی هوش مصنوعی متمرکز شده اند.

در مورد GPT-3، بیش از 300 برنامه در سراسر جهان از این مدل استفاده می کنند. آنها از آن برای جستجو، مکالمه، تکمیل متن و موارد دیگر استفاده می کنند. سازنده GPT-3، OpenAI، ادعا می کند که این مدل روزانه بیش از 4.5 میلیارد کلمه تولید می کند.

نحوه استفاده از GPT-3 در تحقیقات

آیا این آینده تحقیقات علمی است؟ می توان گفت که برای پیشنهاد این موضوع کمی زود است. اما یک چیز مطمئن است: طیف جدید برنامه های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی به بسیاری از محققان کمک می کند تا نقاط را سریعتر به هم متصل کنند. و GPT-3 در این زمینه نقش بزرگی دارد. آزمایشگاه‌ها و شرکت‌ها در سرتاسر جهان از API باز GPT-3 برای ساختن سیستم‌هایی استفاده می‌کنند که نه تنها خودکارسازی کارهای روزمره را ممکن می‌سازد، بلکه راه‌حل‌های هوشمندی برای مشکلات پیچیده ارائه می‌دهد. بیایید به چند مورد از آنها نگاه کنیم.

در علوم زیستی، شما از GPT-3 برای جمع آوری بینش در مورد رفتار بیمار برای درمان های موثرتر و ایمن تر استفاده می کنید. به عنوان مثال، InVibe، یک شرکت تحقیقاتی صدا، از GPT-3 برای درک گفتار و رفتار بیماران استفاده می کند. سپس شرکت های داروسازی از این بینش ها برای تصمیم گیری آگاهانه در مورد توسعه دارو استفاده می کنند.

LLM مانند GPT-3 در برنامه نویسی ژنتیکی نیز استفاده شده است. مقاله ای که اخیراً منتشر شده است، “تکامل از طریق مدل های بزرگ”، نحوه استفاده از LLM ها را برای خودکارسازی فرآیند عملگرهای جهش در برنامه ریزی ژنتیکی معرفی می کند.

حل مسائل ریاضی هنوز یک کار در حال پیشرفت است. تیمی از محققان MIT دریافتند که می‌توانید GPT-3 را برای حل مسائل ریاضی با یادگیری چند شات و تلقین زنجیره‌ای از فکر دریافت کنید. این مطالعه همچنین نشان داد که برای حل مداوم مسائل ریاضی در سطح دانشگاه، به مدل‌هایی نیاز دارید که از قبل روی متن آموزش داده شده و روی کد تنظیم شده باشند. کدکس OpenAI در این زمینه از میزان موفقیت بهتری برخوردار بود.

اکنون، اگر می خواهید معادلات پیچیده و جداول داده های موجود در مقالات تحقیقاتی را بیاموزید، SciSpace Copilot می تواند کمک کند. این یک دستیار تحقیقاتی هوش مصنوعی است که به شما کمک می کند مقالات را بهتر بخوانید و درک کنید. در حین خواندن توضیحاتی برای بلوک های ریاضی و متن ارائه می دهد. به علاوه، می‌توانید سؤالات بعدی را بپرسید تا فوراً توضیح دقیق‌تری دریافت کنید.

یکی دیگر از برنامه های کاربردی که به GPT-3 برای ساده کردن گردش کار تحقیقاتی ضربه می زند، Elicit است. آزمایشگاه تحقیقاتی غیرانتفاعی باید آن را توسعه دهد تا به محققان کمک کند مقالات مرتبط را بدون تطابق کامل با کلمات کلیدی پیدا کنند و خلاصه‌ای از آنها را دریافت کنند.

سیستم در فضای مشابهی کار می کند. این یک منبع داده باز است که می توانید از آن برای درک رابطه بین هر دو چیز در جهان استفاده کنید. این اطلاعات را از مقالات، مجموعه داده ها و مدل های بررسی شده جمع آوری می کند.

اکثر محققان مجبورند هر روز مطالب زیادی بنویسند. ایمیل ها، پیشنهادات، ارائه ها، گزارش ها، شما آن را نام ببرید. تولیدکننده‌های محتوای مبتنی بر GPT-3 مانند Jasper و ویرایشگرهای متنی مانند Lex می‌توانند بار را از دوش خود بردارند. این ابزارها از دستورات اولیه در زبان طبیعی به شما کمک می کنند متون تولید کنید، نوشته خود را تکمیل کنید و افکار خود را سریعتر بیان کنید. بیشتر اوقات، دقیق و با گرامر خوب خواهد بود.

در مورد کد نویسی چطور؟ خوب، ابزارهای مبتنی بر GPT-3 وجود دارند که کد تولید می کنند. به عنوان مثال، Epsilon Code یک دستیار مبتنی بر هوش مصنوعی است که توضیحات متن ساده شما را برای تولید کد پایتون پردازش می کند. اما برنامه های مبتنی بر Codex مانند برنامه GitHub برای این منظور بهترین هستند.

در پایان، GPT-3 و سایر مدل‌های زبان ابزارهای بسیار خوبی هستند که می‌توانند به روش‌های مختلف برای بهبود تحقیقات علمی مورد استفاده قرار گیرند.

افکار جدایی در مورد GPT-3 و LLM

همانطور که می بینید، پتانسیل GPT-3 و سایر LLM ها برای جامعه تحقیقاتی علمی فوق العاده است. اما نمی‌توانید نگرانی‌های مرتبط با این ابزارها را نادیده بگیرید: افزایش احتمالی سرقت ادبی و سایر مسائل اخلاقی، تکرار سوگیری‌های انسانی، انتشار اطلاعات نادرست، و حذف داده‌های حیاتی و موارد دیگر. جامعه تحقیقاتی و سایر ذینفعان کلیدی باید برای اطمینان از ایجاد و استفاده مسئولانه از سیستم های تحقیقاتی مبتنی بر هوش مصنوعی همکاری کنند.

در نهایت، GPT-3 یک ابزار مفید است. اما نمی توان انتظار داشت که همیشه درست باشد. هنوز در مراحل اولیه تکامل است. مدل های ترانسفورماتور که پایه و اساس LLM ها را تشکیل می دهند، تنها در سال 2017 معرفی شدند. خبر خوب این است که علائم اولیه مثبت هستند. توسعه به سرعت در حال انجام است، و ما می توانیم انتظار داشته باشیم که LLM ها بهبود یافته و دقیق تر باشند.

در حال حاضر، ممکن است همچنان پیش‌بینی‌ها یا توصیه‌های نادرستی دریافت کنید. این طبیعی است و هنگام استفاده از GPT-3 باید به آن توجه کرد. برای ایمن بودن، همیشه مطمئن شوید که هر چیزی را که توسط GPT-3 تولید شده است، قبل از تکیه بر آن دوباره بررسی کنید.

اکتا دانگ مدیرعامل و بنیانگذار U First Capital است.