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AI训练AI：使用Chatgpt提高治疗对话系统的准确性
开放创新使公司与初创企业之间建立协作关系，并对赢得公司的竞争优势产生重大影响。这种合作的催化剂通常是加速器，通过加速器计划，将初创企业的创新解决方案，产品，服务，技术与潜在技术受益者（大型组织）联系起来。指导，教练，与专家的访问，各种网络的有形和无形资源对初创企业起着特殊的作用，他们的成功在很大程度上取决于他们与潜在客户和合作者建立和建立合作关系的能力。作者提出的调查结果表明，初创企业期望获得加速合作伙伴网络，资本资金和支持以吸引其他客户的访问权。通过其租户和网络合作伙伴提供所需资源的共同工作空间可以解决这一问题。联合办公空间成为不同网络之间的联络人，并为参与者提供了这些网络资源的访问，并维护不仅可以促进知识转移的关系，还可以访问新知识和信息。
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摘要：在这项工作中，我们介绍了一种人工智能（AI）应用程序（CHATGPT）来培训另一个基于AI的应用程序。作为后一个，我们显示了一个名为Terabot的对话系统，该系统用于精神病患者的治疗。我们的研究是出于这样一个事实的激励，即对于这种特殊领域的系统，很难获取大量的现实数据样本来增加培训数据库：这需要招募更多的患者，这既耗时又昂贵。为了解决这一差距，我们采用了神经大型语言模型：CHATGPT版本3.5，仅生成用于培训我们的对话系统的数据。在最初的实验中，我们确定了最常见的意图。接下来，我们用一系列提示为Chatgpt提供了喂养，这触发了语言模型，以生成许多其他培训条目，例如，在与健康用户进行初步实验中收集的短语的替代方案。以这种方式，我们将培训数据集扩大了112％。在我们的案例研究中，为了进行测试，我们使用了来自32名精神病患者的2802次语音记录。作为评估指标，我们使用了意图识别的准确性。使用自动语音识别（ASR）将语音样本转换为文本。分析表明，患者的语音对ASR模块的质疑显着，导致语音识别恶化，因此意图识别的精度较低。但是，由于使用ChatGpt生成的数据增加了培训数据，意图识别精度相对增加了13％，总共达到了86％。我们还模拟了无错误的ASR的情况，并显示了ASR错误识别对意图识别准确性的影响。我们的研究展示了使用生成语言模型开发其他基于AI的工具的潜力，例如对话系统。
高效注释AI训练数据
图 1. 深度学习网络输出的示例，其中找到并掩盖了鱼的横截面图像中的内脏器官（红褐色）。该图像来自 CompleteSCAN 项目，丹麦技术研究所 DMRI 对整条鲑鱼进行了 CT 扫描，并开发了深度学习算法来自动查找和去除内脏、头部和鱼鳍，以确定鱼片的产量。深度学习的日益普及，部分原因是该技术在执行图像分析方面非常有效，而使用传统的图像分析技术进行图像分析会非常复杂和困难，部分原因是近年来主要科技公司已经开发并提供用于设计、训练和执行深度学习网络的工具（例如谷歌的 TensorFlow 和 Facebook 的 PyTorch）。要从头开始训练深度学习图像分析网络，必须使用数十万张带注释图像形式的参考数据。那是。图片中说明了图片中的内容，并且通常还说明了它在图片中的位置。幸运的是，通常可以从
AI训练模型“HENRYETTA”
Henryetta 的视觉和触觉外观比任何其他训练设备都更自然。甚至可以模拟体温、气管或牛尾巴的处理。除了使用 Henryetta 作为培训模型有助于改善企业形象之外，将其引入 AI 课程还可以提高学习曲线。LIC 培训成功率的数据证实了这一事实。在 Henryetta 发明之前，只有 55% 的学员通过了技术员培训的第一周。在 Henryetta 的帮助下，这一比例在接下来的几年里提高到了 80% 以上。