人工智能平台 Chat GPT 的最新更新引起了学者和博士生的注意。这些改进，包括创建自定义 GPT AI 助手和显着提高令牌限制，有望改变研究人员管理和分析大量数据的方式。但是，重要的是要认识到，这些助手可能并不总是提供准确性和处理速度，尤其是在处理超过 20 页的文档时。
新的 Assistant API 允许开发可定制的 AI 助手，以满足研究人员的特定需求。这种个性化旨在提高数据处理的效率，有可能提供与人工智能的更精细和简化的交互。
另一个关键升级是将代币限制扩大到 128,000 个代币。这表明人工智能现在可以更好地处理更长的文档。但重要的是要明白，更高的令牌限制并不一定等同于改进的信息召回。研究表明，在 73,000 个代币之后，召回质量可能会下降，其中文档的中间部分通常受到的影响最大。这种不一致给深入的数据分析带来了挑战。
ChatGPT 对研究有多好？
使用 ChatGPT 进行数据分析和研究之前需要考虑的要点：
- 代币限制扩展：在 GPT-4 等较新的模型中增加到 128,000 个代币，与以前的版本（如 GPT-3.5，代币限制较低）相比有了显着的飞跃。这种扩展使 AI 能够处理、分析和生成更长的文档。对于上下文，标记可以小到单个字符，也可以大到单词，因此 128,000 个标记可以包含大量文本。
- 处理较长的文档：这种增加的限制使 AI 能够在单个实例中处理较长的文本。分析整本书、冗长的报告或综合文档，而不将它们分成更小的部分变得更加可行。这在学术、法律或专业环境中特别有用，因为冗长的文件很常见。
- 召回质量与标记限制：虽然处理较长文本的能力是一个明显的优势，但它并不能直接转化为对整个文本的改进或理解。研究表明，在处理了大约 73,000 个代币后，AI 的召回质量可能会开始下降。这种下降可能是由于在较长的文本中保持上下文和连贯性的复杂性。
- 长文档中的召回不一致：长文档的中间部分通常受召回质量下降的影响最大。这意味着，虽然人工智能仍然可以生成相关的响应，但对于冗长文档中间的内容，这些响应的准确性和相关性可能会降低。在处理详细分析时，这个问题可能特别具有挑战性，因为在整个文档中保持一致的理解至关重要。
- 对深入数据分析的影响：对于需要深入分析长文档的任务，这种不一致带来了重大挑战。用户可能需要谨慎，也许可以验证 AI 的输出，尤其是在处理复杂或详细的文本部分时。这在研究、法律分析、详细的技术审查或全面的数据分析任务中非常重要。
- 可能的解决方法：为了缓解这些问题，用户可以考虑将较长的文档分解为更小的段，重点关注与其目的最相关的部分。此外，在将文本提供给 AI 之前对文本进行总结或预处理以突出关键点可以提高输出质量。
- 持续改进和研究：值得注意的是，人工智能研究在不断发展。未来版本的模型可能会解决这些召回不一致的问题，在更长的文本中提供更可靠的性能。
ChatGPT 和 AI 漂移
斯坦福大学的一项研究，加上用户的反馈，揭示了一个令人担忧的趋势，即人工智能的准确性正在下降。这个问题被称为“人工智能漂移”，对依赖人工智能进行日常活动的公司构成了重大障碍。
AI 漂移是指人工智能 （AI） 系统随着时间的推移开始偏离其最初预期行为或输出的现象。这种漂移的发生可能有多种原因，例如与之交互的数据的变化、外部环境或用户交互的变化，或者通过持续学习和适应的过程。
例如，使用某些数据训练的人工智能在遇到新的和不同的数据时，或者随着其运行环境的变化，可能会开始产生不同的响应。这可能会导致意想不到的结果或与 AI 的初始目标和参数不一致。
AI 漂移的概念在长期 AI 部署的背景下尤为重要，其中保持 AI 输出的一致性和可靠性至关重要。它强调需要对人工智能系统进行持续监测和重新校准，以确保它们忠实于其预期目的。
问题的核心在于人工智能模型随着时间的推移而恶化。例如，ChatGPT 可能会开始提供不像以前那样精确或有用的响应，因为它会根据从不同用户那里收到的各种输入进行调整。这种技术故障具有现实影响，会影响依赖于 AI 的业务流程的效率和可靠性。
安全和隐私问题
在将 AI 集成到研究中时，安全性是重中之重。无意中泄露敏感或专有数据是一个真正的问题。任何用于研究的人工智能系统都必须配备强大的安全措施，以保护数据的完整性。
最近对 Chat GPT 的升级引起了人们的兴奋，尤其是创建定制 AI 助手的能力以及处理更大文档的令牌限制的增加。然而，鉴于这些挑战，一些研究人员正在转向 Doc Analyzer 和 Power Drill 等替代工具。这些平台在设计时考虑到了学术研究的独特要求，为敏感信息提供了更可靠的数据检索和增强的安全性。
随着 AI 技术的不断进步，批判性地评估这些更新至关重要。虽然 Chat GPT 的增强功能很重要，但它们可能无法完全满足学术研究的严格要求。研究人员最好探索各种工具，包括Doc Analyzer和Power Drill，以找到最适合其研究目标的工具。
最近对 Chat GPT 的升级为学术研究提供了新的可能性和潜在的障碍。研究人员应优先考虑数据的准确性、速度和安全性。随时了解情况并批判性地评估可用工具将使研究人员能够做出明智的决策，从而加强他们的工作。与学术界接触并利用可用资源来确保人工智能在研究中的使用既有效又安全也是有益的。
原创文章，作者：校长，如若转载，请注明出处：https://www.yundongfang.com/Yun270020.html
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