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讯息：lecun力荐，哈佛博士分享用gpt-4搞科研

来源：东方资讯

GPT-4的横空出世，让许多人对自己的科研担忧重重，甚至调侃称NLP不存在了。

与其担忧，不如将它用到科研中，简之「换个卷法」。

来自哈佛大学的生物统计学博士KareemCarr称，自己已经用GPT-4等大型语言模型工具进行学术研究了。


(资料图片仅供参考)

他表示，这些工具非常强大，但是同样存在一些非常令人痛苦的陷阱。

他的关于LLM使用建议的推文甚至获得了LeCun的推荐。

一起来看看KareemCarr如何利用AI利器搞科研。第一原则：自己无法验证的内容，不要找LLM

一开始，Carr给出了第一条最重要的原则：

永远不要向大型语言模型（LLM）询问你无法自行验证的信息，或要求它执行你无法验证已正确完成的任务。

唯一的例外是它不是一项关键的任务，比如，向LLM询问公寓装饰的想法。

「使用文献综述的最佳实践，总结过去10年乳腺癌研究的研究」。这是一个比较差的请求，因为你无法直接验证它是否正确地总结了文献。

而应当这么问「给我一份过去10年中关于乳腺癌研究的顶级评论文章的清单」。

这样的提示不仅可以验证来源，并且自己也可以验证可靠性。撰写「提示」小技巧

要求LLM为你编写代码或查找相关信息非常容易，但是输出内容的质量可能会有很大的差异。你可以采取以下措施来提高质量：设定上下文：

・明确告诉LLM应该使用什么信息

・使用术语和符号，让LLM倾向正确的上下文信息

如果你对如何处理请求有想法，请告诉LLM使用的具体方法。比如「解决这个不等式」应该改成「使用Cauchy-Schwarz定理求解这个不等式，然后应用完成平方」。

要知道，这些语言模型在语言方面上比你想象的要复杂得多，即使是非常模糊的提示也会有所帮助。

具体再具体：

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