人工智能可以幫助天文學(xué)家快速產(chǎn)生假說(shuō)
發(fā)布時(shí)間:2025-12-08 04:06:47 作者:玩站小弟
我要評(píng)論
使用OpenAI的GPT-4模型的對(duì)抗性上下文提示工作流。程序從銀河天文學(xué)論文的預(yù)處理和嵌入開(kāi)始。對(duì)嵌入的查詢進(jìn)行相似性搜索,并檢索相關(guān)的文檔塊。執(zhí)行進(jìn)一步的上下文壓縮以從組塊中移除不相關(guān)的信息。這些
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使用OpenAI的人工GPT-4模型的對(duì)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(kāi)始。對(duì)嵌入的可幫查詢進(jìn)行相似性搜索,并檢索相關(guān)的文學(xué)文檔塊。執(zhí)行進(jìn)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(shí)例的速產(chǎn)生假說(shuō)輸入,產(chǎn)生一個(gè)想法。人工這個(gè)想法然后被第二個(gè)GPT-4模型評(píng)論,智能助天反饋被第三個(gè)GPT-4模型調(diào)節(jié)。可幫學(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(kāi)關(guān)于人工智能的速產(chǎn)生假說(shuō)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(lái)理解大量數(shù)據(jù)。但這種模式識(shí)別并不是人工智能擅長(zhǎng)的全部。事實(shí)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(lái)自歐空局、哥倫比亞大學(xué)和澳大利亞國(guó)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(lái)說(shuō),他們是在星系天文學(xué)的子領(lǐng)域這樣做的,這個(gè)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(gè)子領(lǐng)域是因?yàn)樗摹熬C合性”,這需要“來(lái)自不同子領(lǐng)域的知識(shí)”
這聽(tīng)起來(lái)正是人工智能已經(jīng)擅長(zhǎng)的。而是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的大型語(yǔ)言模型(LLM ),就像最近變得最熟悉的那些(ChatGPT、Bard等)。)沒(méi)有足夠的學(xué)科知識(shí)來(lái)在那個(gè)領(lǐng)域發(fā)展合理的假設(shè)。它甚至可能成為“幻覺(jué)”的犧牲品,一些研究人員(和記者)警告說(shuō),這是與模型互動(dòng)的負(fù)面影響之一。
為了避免這個(gè)問(wèn)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(xiě)的,稱為L(zhǎng)angchain。這個(gè)API允許更高級(jí)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(guó)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(hào)上。
研究人員的實(shí)驗(yàn)之一是測(cè)試該模型可以訪問(wèn)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(shuō)的有效性的呢?他們做了任何自尊的科學(xué)家都會(huì)做的事情,招募了該領(lǐng)域的專家。準(zhǔn)確地說(shuō),是兩個(gè)。他們要求他們只是假設(shè)基于思想的獨(dú)創(chuàng)性,測(cè)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(píng)分也僅略低于一名合格的博士生。通過(guò)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(gè)關(guān)鍵因素是使用“對(duì)抗性提示”對(duì)假設(shè)進(jìn)行提煉。雖然這聽(tīng)起來(lái)有些咄咄逼人,但它只是意味著,除了開(kāi)發(fā)假設(shè)的程序之外,另一個(gè)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(gè)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(duì)抗性的反饋,天文學(xué)博士生也沒(méi)有理由放棄在自己的領(lǐng)域提出自己獨(dú)特的想法。但是,這項(xiàng)研究確實(shí)指出了這些LLM未被充分利用的能力。隨著它們被越來(lái)越廣泛地采用,科學(xué)家和外行人可以越來(lái)越多地利用它們來(lái)提出新的更好的想法進(jìn)行測(cè)試。
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