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圖 新聞投稿
2023-09-18
通識教育講座 解析大型語言模型的學習互動之道
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黃瀚萱以「大型語言模型與交談式學習的創新」為題,帶領學生認識大型語言模型的特色。
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曾元顯教授為活動進行主持。
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黃瀚萱專注於長期和多輪情境中對長文本進行自然語言處理,能夠應用於新興的智能應用,如金融科技、醫療保健、生活日誌、計算新聞學和數位教育等。
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國立臺灣師範大學通識教育中心9月13日舉辦通識教育講座,邀請中央研究院資訊科學研究所黃瀚萱助研究員擔任主講人,以「大型語言模型與交談式學習的創新」為題,帶領學生認識大型語言模型的特色,以及其在學習互動上的應用。

黃瀚萱助研究員任職於中央研究院資訊科學研究所,過去曾在國立政治大學資訊科學系擔任助理教授,當前研究專注於長期和多輪情境中對長文本進行自然語言處理,能夠應用於新興的智能應用,如金融科技、醫療保健、生活日誌、計算新聞學和數位教育等。

提到大型語言模型,ChatGPT便是其中一種,而語言模型是計算文字片段的機率,透過大型語料訓練模型「語文接龍」能力。大型語言模型透過「深度學習」技術,掌握上萬字詞間的機率關係,進而回答問題、產出文章。而不同語言對大型語言模型而言也有不同效能,如GPT4的英文效能最佳,在提問時轉換語言可獲得更豐富、更詳盡的回答。

黃博士表示,大型語言模型不僅可以寫程式、聊天、翻譯、也能扮演遊戲中的非玩家角色。然而大型語言模型都是依靠語感,其知識來自明確的事實,推論也並非透過邏輯推理,因此其提供的資訊正確性仍須透過查證及確認。

使用時須明確、具體提問,盡可能交待細節,或引導其在回答前經過完整的思考路徑,透過舉例和引導的少樣本學習以及循序思考,帶領ChatGPT回答問題,而零樣本學習則是不需要提供各種舉例,只要給他「請一步步思考」的指令,便能增強效能。

大型語言模型之於教學應用,如機器翻譯可應用在語言教學,知識問答能力可用於自我學習,有別於過去的被動和自主學習,利用ChatGPT提問學習,能夠深化知識,跳過沒興趣的部份,更容易進入心流狀態。

黃博士在講座的最後提醒大家,儘管大型語言模型具有廣泛的應用前景,但依靠自行提問的方式學習,相較之下會缺乏系統性。若遇到敏感性資訊外傳的狀況,會有倫理或甚至法律問題,使用時必須謹慎,確保合法合規,才能善用工具,為未來的學習和互動提供更多可能性。(撰文:校園記者社教 115 紀玟卉/編輯:張適)

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