Let me know if you need any more help or information!
Google Gemini отличается в совершенствовании своего вывода, когда сталкивается с вопросом 'почему?', в то время как ChatGPT-4 от OpenAI застревает.
“`html
Я попросил Гемини и GPT-4 объяснить искусственный интеллект глубокого обучения, и Гемини легко победил.
Иногда лучший способ изучить что-то – это в контексте того, что вы уже немного знаете. Или по крайней мере, думаете, что знаете.
В этом духе я недавно провел тест для сравнения чатбота Гемини от Google (ранее Bard) с ChatGPT-4 от OpenAI. Цель состояла в изучении концепции стохастического градиентного спуска (SGD), критической составляющей современных систем искусственного интеллекта (AI) таких как ChatGPT и Гемини. Для большей интересности я решил объяснить этот сложный научный концепт с помощью метафор – отличный тест для обеих программ!
SGD Объяснено: Поиск Муравья Нижней Точки
Давайте начнем с краткого объяснения стохастического градиентного спуска. SGD – это математический метод, используемый при обучении нейронных сетей. Это “правило обучения”, которое помогает усовершенствовать программу на протяжении процесса обучения.
Для лучшего понимания SGD представьте себе нейронную сеть, производящую вывод. Во время обучения мы сравниваем этот вывод с известным хорошим выводом и вносим коррективы в нейронную сеть, чтобы уменьшить разницу между ними. Эти изменения происходят квази-случайным или стохастическим образом в пространстве возможных решений, которое называется градиент. Цель – найти низшую точку в градиенте – точку, где разница между фактическим и желаемым выводом минимальна.
- Усовершенствование моделей искусственного интеллекта Gemini 1.5 от ...
- Выдающиеся женщины в области искусственного интеллекта Карин Персе.
- 🚀 Овладейте ChatGPT и автоматизацией с помощью этого курса E-образо...
Теперь, классическая аналогия для этой ситуации – муравей, пытающийся спуститься с холма, чтобы достичь нижней точки. Муравей может видеть только ограниченную область вокруг себя, поэтому он случайным образом пересекает местность, иногда поднимаясь вверх по склону. Однако со временем он все равно находит путь вниз к низу, продолжая выбирать свой путь.
Охота за Сокровищами Гемини против Туманного Похода ChatGPT
Когда я попросил Гемини и ChatGPT предоставить аналогию или метафору для стохастического градиентного спуска, они оба дали достойные ответы. Гемини сравнил это с поиском сокровищ внизу долины. Сокровище представляло собой сужение разницы между желаемым и фактическим выводом – довольно ценную аналогию!
С другой стороны, ChatGPT сравнил SGD с туристом, бродящим в густом тумане вниз по горе. Этот турист не мог видеть далеко вперед, как и муравей, который не может воспринимать всю местность. Хотя эта аналогия передает сущность стохастичности в SGD, она может быть менее интуитивной, чем охота за сокровищами Гемини.
Анализ Ответов: Исследующий Гемини Триумфует
И Гемини, и ChatGPT сначала предоставили удовлетворительные объяснения. Однако, когда я столкнул их с более проникающими вопросами, Гемини оказался победителем.
Я спросил Гемини, почему сокровище в его аналогии находилось внизу долины. Удивительно, Гемини милостиво признал, что размещение сокровища на более высокой точке может быть более логичным с точки зрения безопасности. Он даже предложил альтернативную аналогию с сокровищем, скрытым в секретной палате среди археологических руин, решение, которое интуитивно имело больший смысл. Способность Гемини включить в себя вопрос “Почему?” и изменить аналогию меня поразила.
Напротив, ChatGPT не продвинул решение, когда был столкнут с похожим вопросом. Вместо улучшения аналогии он предоставил длинное объяснение, почему аналогия была составлена так, не предложив лучшего решения. Хотя ответ ChatGPT был точным, он не смог адаптировать аналогию для достижения более эффективного результата.
Победитель Вызова: Гемини Светит
Из этого эксперимента мы можем заключить, что Гемини превзошел ChatGPT в выполнении задачи и генерации решений при подтолкнутости. Поскольку SGD играет ключевую роль в искусственном интеллекте глубокого обучения, способность Гемини прогрессировать в усовершенствовании своих ответов дает ему преимущество в этом вызове.
В заключение, изучение сложных концепций, таких как SGD, с помощью чатботов искусственного интеллекта, таких как Гемини и ChatGPT, может предоставить увлекательные идеи. Их способность понимать и объяснять такие абстрактные идеи с помощью метафор открывает увлекательные возможности для сокращения разрыва между техническими знаниями и повседневным пониманием.
Понравилась статья? Поделитесь ее с друзьями в социальных сетях! И не забудьте оставить комментарий ниже со своими мыслями и опытом использования чатботов искусственного интеллекта.
Q&A: Раскрывая Больше Инсайтов в Чатботы и SGD
“““html
Q: Каковы другие применения SGD в искусственном интеллекте, помимо обучения нейронных сетей?
A: Стохастический градиентный спуск широко используется в различных алгоритмах машинного обучения для оптимизации моделей и минимизации ошибок. Он находит применение в компьютерном зрении, обработке естественного языка, системах рекомендаций и многом другом. Возможность эффективно перемещаться по сложным пространствам решений делает SGD ценным инструментом при обучении и оптимизации моделей искусственного интеллекта.
Q: Может ли SGD попасть в локальные минимумы во время обучения нейронной сети?
A: Да, иногда SGD может застрять в локальных минимумах, где алгоритм находит субоптимальное решение вместо глобального минимума. Однако это не представляет существенной проблемы на практике, поскольку нейронные сети часто являются высоко сложными, и наличие локальных минимумов относительно редко. Кроме того, другие техники, такие как импульс и адаптивные скорости обучения, могут помочь избежать застревания SGD.
Q: Как AI-чатботы, такие как Gemini и ChatGPT, могут способствовать улучшению пользовательских интерфейсов в различных отраслях?
A: AI-чатботы имеют потенциал революционизировать поддержку клиентов, виртуальных ассистентов и даже создание контента. Используя передовые методы обработки естественного языка и машинного обучения, чатботы могут понимать запросы пользователей, предоставлять персонализированные рекомендации и вести содержательные беседы. По мере улучшения этих систем мы можем ожидать, что чатботы станут неотъемлемой частью отраслей, таких как электронная коммерция, здравоохранение и финансы.
Q: Каковы вызовы при разработке AI-систем, способных понимать и создавать аналогии, аналогичные человеческим?
A: Обучение AI-систем пониманию и созданию аналогий, которые резонируют с людьми, не является простой задачей. Это требует глубокого понимания контекста, культурных ссылок и лингвистических нюансов. AI-моделям необходимо как большое количество данных для обучения, так и сложные алгоритмы, способные улавливать тонкости аналогического мышления. Исследования в этой области продолжаются, и мы можем ожидать значительных достижений по мере развития искусственного интеллекта.
Q: Могут ли AI-чатботы, такие как Gemini и ChatGPT, быть обучены создавать аналогии для других сложных концепций?
A: Да! AI-чатботы имеют огромный потенциал для объяснения сложных концепций с использованием метафор и аналогий. Обучая их на широком спектре тематик и аналогий, созданных людьми, они могут развить способность создавать новые и точные аналогические объяснения. Это может значительно улучшить доступность технических знаний и упростить понимание сложных идей.
References
- Google’s Gemini chatbot vs. OpenAI’s ChatGPT-4
- OpenAI resolves ChatGPT data leak issue
- Zuckerberg on the path to artificial general intelligence
- Comparison of ChatGPT, Microsoft Copilot, and Gemini
- The essence of deep learning
- GPT-4’s decreasing performance over time
“`
