摘要:人工智能 (AI) 正被应用于各个领域,而对生成式人工智能的研究,尤其是在自然语言处理 (NLP) 技术方面的研究正在积极开展。目前,教育领域与生成式人工智能相关的研究使用的是 GPT 之类的封闭式大型语言模型 (LLM)。然而,这些模型有局限性,因为它们难以微调并且成本高昂。本研究旨在通过微调和比较基于韩语模型构建的 Llama2 和 Polyglot 与非基于韩语模型的 Llama3 的性能来探索开放式 LLM 的潜在教育应用。实验使用来自小学社会研究和科学学科的问答数据集,结果表明 Llama2 13B 模型表现出最高的性能,其次是 Polyglot 12.8B 模型。 Llama3 8B 模型实现了 Llama2 13B 模型约 93.08% 的性能,以及 Polyglot 12.8B 模型约 98.63% 的性能。这表明,即使是相对较小的非韩语模型也能表现出高性能。
学生学习安全事件的各种课程。在本届会议中,解释了安全事件的人类方面及其对策。学生还学习信息安全的关键概念。1。信息安全事件的趋势2。信息安全的人类方面3。信息安全性的关键概念(机密性,完整性,可用性)4。信息安全性中使用的单词
课程描述机器学习课程的设计是为您提供ML算法的基础知识及其在解决与工程领域有关的问题中的使用。本课程将培养并将您转变为具有深入了解各种算法和技术的熟练学生,例如回归,分类,监督和无监督的学习等。本课程从建模和预测的角度介绍了机器学习的原理,算法和应用。它包括学习问题的表述和表示,过度拟合和概括的概念。教科书:1)Marco Gori,机器学习:基于约束的方法,Morgan Kaufmann。2)2017年Ethem Alpaydin,机器学习:新AI,麻省理工学院出版社 - 2016年3)Stephen Marsland,Taylor&Francis2009。机器学习:算法
摘要 传统的解释性资源,例如用户手册和教科书,通常包含的内容可能无法满足用户的不同背景和信息需求。然而,开发直观的、以用户为中心的方法来有效地解释复杂或大量的信息仍然是一个开放的研究挑战。在本文中,我们介绍了 ExplanatoryGPT,这是我们设计和实施的一种方法,用于将文本文档转换为交互式智能资源,能够提供动态、个性化的解释。我们的方法使用最先进的问答技术来生成按需、可扩展的解释,目的是让读者有效地浏览和理解静态材料。ExplanatoryGPT 将最先进的语言模型 ChatGPT 与 Achinstein 的哲学解释理论相结合。通过将问题生成和答案检索算法与 ChatGPT 相结合,我们的方法可以生成以用户为中心的交互式解释,同时缓解与 ChatGPT 相关的常见问题,例如幻觉和记忆缺陷。为了展示我们的解释性 AI 的有效性,我们使用各种来源进行了测试,包括法律教科书和一些健康和金融软件的文档。具体来说,我们提供了几个示例,说明了 ExplanatoryGPT 如何在生成更精确的解释方面优于 ChatGPT,这是通过对解释内容进行深思熟虑的宏观规划来实现的。值得注意的是,我们的方法还避免了需要提供解释的整个上下文作为 ChatGPT 的提示,由于常见的内存限制,这个过程通常是不可行的。
人们从事各种各样的工作。有些人在农场、工厂、银行、商店和许多其他工作场所工作;还有一些人在家工作。在家工作不仅包括编织、花边制作或各种手工艺品等传统工作,还包括 IT 行业的编程工作等现代工作。以前,工厂工作意味着在位于城市的工厂工作,而现在,技术使人们能够在农村的家中生产这些工厂生产的产品。在 2020-21 年的新冠疫情期间,数百万工人通过在家工作交付了他们的产品和服务。人们为什么要工作?工作在我们作为个人和社会成员的生活中扮演着重要的角色。人们工作是为了“谋生”。有些人通过继承而不是为之工作来获得或拥有金钱。这并不能完全满足任何人。从事工作给了我们一种自我价值感,使我们能够与他人建立有意义的联系。每个劳动者都在通过参与各种经济活动积极地为国家收入做出贡献,从而为国家的发展做出贡献——这就是“谋生”的真正意义。我们不只工作
您在上一章中已经了解到,自独立以来,印度一直实行混合经济框架,将资本主义经济制度的优势与社会主义经济制度的优势结合起来。一些学者认为,多年来,这项政策导致建立了各种旨在控制和调节经济的规则和法律,最终反而阻碍了增长和发展进程。另一些人则表示,印度的发展道路始于近乎停滞,但此后实现了储蓄增长,发展了生产各种商品的多元化工业部门,农业产量持续增长,确保了粮食安全。1991 年,印度遭遇了一场与外债有关的经济危机——政府无法偿还从国外借款;我们通常用来进口石油和其他重要物品的外汇储备下降到连两周都不够的水平。生活必需品价格上涨进一步加剧了危机。所有这些都导致政府出台了一套新的
调查。调查会让您想起您已经了解的章节主题,并让您为进一步学习做好准备。要调查一章,请阅读标题、介绍、标题和摘要或结论。此外,检查所有视觉资料,例如图片、表格、地图和/或图表,并阅读与每个标题相关的标题。通过调查一章,您将很快了解该章的内容。问题。阅读时,您需要在脑海中提出问题。问题为您提供阅读的目的,并帮助您专注于阅读任务。通过将每个章节标题改为问题来形成问题。使用谁、什么、何时、何地、为什么或如何形成问题。例如,对于关于科学如何改善生活的章节中的标题“电的用途”,您可以形成问题“电的一些用途是什么?”如果标题以问题的形式陈述,请使用该问题。当标题包含多个想法时,为每个想法形成一个问题。不要为简介、摘要或结论形成问题。阅读。阅读每个标题后面的信息,找到您提出的每个问题的答案。在此过程中,您可能会决定需要更改问题或将其变成几个需要回答的问题。保持专注和灵活性,这样您就可以收集回答每个问题所需的尽可能多的信息。