Chat Notebooks: ноутбуки Wolfram со встроенной языковой моделью 🧠
Идея ноутбуков, появившаяся на свет в 1987 (нет, мы сейчас не про те, что лэптопы!), за 36 лет своего существования оказала существенное влияние на рабочие процессы в науке о данных, став их неотъемлемой частью. И вот на днях взята новая веха: отныне, ноутбуки Wolfram дополняются функционалом для работы с языковой моделью.

В интерфейсе ноутбуков Wolfram появились «окошки» для общения с ИИ. В статье рассказывается о двух типах новых ноутбуков: ноутбуки с правами на чат (chat-enabled) и ноутбуки, управляемые с помощью чата (chat-driven). Вторые отличаются от первых тем, что для работы с ними не требуется прибегать к языку программирования Wolfram. Также любопытен тот факт, что ячейки чата в ноутбуке считываются ИИ последовательно, то есть, каждая последующая учитывает информацию из предыдущей, но не знает о последующей.

Другой особенностью Chat Notebooks является то, что искусственный образ, роль которого вы бы хотели, чтобы ИИ играл в общении с вами, может настраиваться на разных уровнях: вы можете указать роль ИИ для всей переписки в ноутбуке, а также задать отдельные образы внутри каждого отдельного чата.

В целом, Chat Notebooks похож на интеграцию ChatGPT в интерфейс ноутбуков Wolfram. Подробное руководство по работе с новшеством вы найдете в статье. А в комментариях мы приглашаем вас обсудить, какие другие сервисы нуждаются в интеграциии языковых моделей!

Фейковые ссылки chatGPT

Каждый раз, когда я прошу chatGPT дать мне ссылку на какую-то основную обзорную работу в научной области, она выдаёт мне фейковые статьи. Выглядят как настоящие, но их тупо не существует!

Я понимаю, в целом, почему так происходит, но вот хорошее пошаговое расследование того, почему так получается на примере «самой известной экономической статьи».

Кратко:

1. ChatGPT учится по началу фразы оценивать вероятность возможных продолжений.

2. Если ты просишь её назвать самую известную статью в экономике, она, используя информацию из интернета, предсказывает самые вероятные слова, продолжающие запрос.

3. Самые частые слова в названии экономических статей: «economic» и «theory». Поэтому ответ будет начинаться с этих слов.

4. Самое вероятное слово, продолжающее эту последовательность - “history”. Получаем «A theory of economic history”.

5. Дальше выбирается самый вероятный (читай: цитируемый) автор в области экономики.

6. Самое популярное число авторов в экономических статьях – 2. Поэтому выбирается соавтор, который чаще всего появлялся в интернете (читай: цитировался) вместе с выбранным первым автором.

7. Журнал подбирается тот, в котором чаще всего печатался первый автор.

8. Год публикации подбирается более или менее из середины творческой биографии автора(ов).

P.S. Когда я в очередной раз жаловался на фейковые ссылки chatGPT, мне подсказали, что есть сервис, который выдает существующие ссылки по такому же свободному запросу – https://app.wordtune.com/editor/.