Analyzing the Use of Chat Generative Pre-Trained Transformer and Artificial Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces the concepts of Chat Generative Pre-Trained Transformer (GPT) and artificial intelligence (AI).Chat GPT utilizes the GPT language model, which is trained using deep learning techniques and the transformer algorithm.It leverages the transformer's ability to understand human language and generate natural responses in conversations.ChatGPT is utilized in various contexts such as virtual assistants, chatbots, and interactive platforms to improve user interactions with technology.Our efforts also explore the wider domain of artificial intelligence, encompassing machine learning, deep learning, and natural language processing.The advancements in artificial intelligence (AI) technology have had a significant impact on various industries.The study emphasizes the significance of ongoing enhancement, safeguarding, confidentiality, and ethical deliberations in the creation and implementation of ChatGPT and AI chatbots.Ongoing research endeavors to improve the dependability and credibility of AI chatbot systems, despite obstacles such as bias and comprehensibility AI chatbots, can facilitate tailored and efficient human-machine interactions by giving priority to ethical considerations and promoting collaboration.In contemporary research initiatives, the integration of ChatGPT and AI technologies is of great significance, as it presents unique prospects for exploration and invention.ChatGPT, due to its capacity to understand and produce written content, functions as a potent instrument for enhancing communication, resolving issues, and disseminating knowledge in several fields.Hence, it is imperative for researchers to fully grasp the capabilities and consequences of AI, particularly on platforms like ChatGPT, to optimally harness the entire potential of these technologies in their respective fields.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».