《AI浪潮:zero shot 抽取、摘要、吟诗、阅读理解》

这是昨天的新闻,讲的是美国共和党遭遇议长选举的闹剧和挑战。送进去,我让它给我抽取:(1) 实体;(2)引语;(3)关系;(4)事件。用的是大白话,这些以前都是 NLP 的专项任务,现在 zero shot 它,给个指令即可。

这个回答显示了其NLP的超能力。传统的sentiment analysis 不过就是一个正负二级分类。在这里不大合适,而它会把带有情绪的 insights 抓出来,显得非常灵活精当。

说它不是超人,我是不信的。

这里说明一下:它其实是已经开始翻译成阿拉伯语,出来了一些阿拉伯语的古怪文字从右向左蹦。走到一半的时候有个罕见的bug,出了 load failed 错,结果我重新 submit 前面的指令,它就接着开始翻译日语和土耳其语。

它的中文语言能力目前还有限:

不过我遇到过,它一开始找理由说自己不行,拒绝尝试,但是第二次你做同样的请求,它又做了。这其实是因为强化学习中的人类标注教给它对没把握的任务可以“藏拙”,但这个训导并不彻底,还是有动摇的。

谁说不会创作,让它改写成诗,就执行了。那些 “对不起,我只是程序,我不会创造” 这种套话,其实是与人类对齐的时候附加上的,压抑了它的潜力和天性:

敷衍了事,打回重做:

这下至少押韵了,有了点诗的味道。

不但把新闻写成了讽刺小品,而且还解释了哪里是讽刺的语气。而且也学会一点“知之为知之不知为不知”的谦逊美德。给 chatGPT 评一个语文二级教授,如何?

为民:I Asked ChatGPT to Invent an Alien Language – This Is What Happened https://chatbotslife.com/i-asked-chatgpt-to-invent-an-alien-language-this-is-what-happened-d6fd74155288?source=rss—-a49517e4c30b—4

立委:这个很 fun,造词方式有些像 Esperanto。书面 documentation 很全的人造语方案出现过150多种,估计也被chatGPT消化了。

为民:GPT-3的一些让人意想不到的潜力渐渐被挖掘出来。OpenAI 的工程态度和能力值得赞赏 [ThumbsUp] 这些不断被挖掘出来的能力 OpenAI 他们自己也没有想到:”I don’t think we would have predicted that one being such a big use case.”

立委:意想不到的能力发掘的根本原因是听懂了人话。在此之前,NLP 社区为了定义一个任务,需要耗费很多的精力去设计目标,准备数据和统一标注标准,组织社区竞赛。这就必然限定了任务的种类。现在每个人都可以尝试让它做各种任务,人民群众的创造力得到了极大的发挥。以前太多的死角,现在都可以去尝试。

茂松:@wei 放一篇中文进去,试试效果怎么样?抱歉,我不会用。

刘群:

 

 

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发布者

liweinlp

立委博士,计算语言学家,多语言多领域自然语言处理(NLP)资深架构师。Trend 首席科学家,聚焦医疗领域病友社区的媒体挖掘。前弘玑首席科学家,聚焦RPA+AI的NLP低代码多领域落地,设计NLP核心引擎雕龙,落地多领域场景,包括金融、电力、航空、水利、客服等。前讯飞AI研究院副院长,研发支持对话的多语言平台,前京东主任科学家, 主攻深度解析和知识图谱及其应用。Netbase前首席科学家,期间指挥研发了18种语言的理解和应用系统。特别是汉语和英语,具有世界一流的解析(parsing)精度,并且做到鲁棒、线速,scale up to 大数据,语义落地到数据挖掘和问答产品。Cymfony前研发副总,曾荣获第一届问答系统第一名(TREC-8 QA Track),并赢得17个小企业创新研究的信息抽取项目(PI for 17 SBIRs)。立委NLP工作的应用方向包括大数据舆情挖掘、客户情报、信息抽取、知识图谱、问答系统、智能助理、语义搜索等等。

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