检索结果-内蒙古大学图书馆

成都师范学院学报 2023年第7期39卷 116-124页

作者：李云晓李红陈选超云南师范大学信息学院云南昆明650000

审视人工智能生成式预训练模型辅助的对话式学习的内涵与外延,基于信息生态理论视角进行解读,围绕信息、信息人、信息环境和信息技术四要素展开思辨,阐释对数据偏差与数据模糊、认知固化与思维惰化、关系弱化与情感疏离、算法局限与技... 详细信息

审视人工智能生成式预训练模型辅助的对话式学习的内涵与外延,基于信息生态理论视角进行解读,围绕信息、信息人、信息环境和信息技术四要素展开思辨,阐释对数据偏差与数据模糊、认知固化与思维惰化、关系弱化与情感疏离、算法局限与技术依赖的隐忧,并从言语理解与逻辑推理、个性化教学与自适应学习、人机交互与反身调节、技术赋能与人机协同四个角度展望其前景。基于此,依据系统观、人本观、互动观和平衡观,从数据闭环与算法优化、育人为本与数字素养、情感分析与人机共生、人技伦理与创用内生等方面提出应对路径,以增进认识和深化思考,探求人工智能生成式预训练模型辅助的对话式学习的应用原理,促进教育技术的理性发展。

关键词： ChatGPT 生成式预训练模型对话式学习信息生态理论人工智能个性化教学大数据

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教育改革视域下生成式预训练模型的伦理风险与治理策略

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特区经济 2024年第8期 60-63页

作者：李维阳苏静普长安大学马克思主义学院陕西西安710064

生成式预训练模型以其高度个性化的学习体验和基于数据与反馈的动态学习方式重构了教育空间和教学方法,为教育体系带来了颠覆性变革。但随着生成式预训练模型普遍化,尤其是ChatGPT的崛起,一些新的伦理风险也逐渐凸显出来,其中包括技术... 详细信息

生成式预训练模型以其高度个性化的学习体验和基于数据与反馈的动态学习方式重构了教育空间和教学方法,为教育体系带来了颠覆性变革。但随着生成式预训练模型普遍化,尤其是ChatGPT的崛起,一些新的伦理风险也逐渐凸显出来,其中包括技术风险、内容风险、数据风险和算法风险等。这些风险既有生成式预训练模型本身在训练过程中不自觉产生的偏见或误导性言论对人的侵犯,也有人类本身的因素如:开发者算法霸权、个体技术认知缺乏、教师数据素养欠缺等。针对这些伦理风险,可以从加强理论研究和知识普及、研发符合我国教育模式的生成式预训练模型、推动教育形态的结构性变革来进行伦理风险治理,以确保生成式预训练模型技术在教育领域的应用符合教育伦理规范。

关键词：教育改革生成式预训练模型伦理风险治理 ChatGPT

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基于生成式预训练语言模型的在线问诊平台青少年抑郁症患者需求分析

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卫生软科学 2024年第8期38卷 81-85页

作者：张业妍胡银环周婧涵刘莎冯显东华中科技大学医药卫生管理学院湖北武汉430030

[目的]深化对青少年抑郁症群体需求的认知,为推动青少年抑郁症的有效预防和干预提供参考。[方法]选取“好大夫在线”平台的青少年抑郁症问诊记录作为数据来源,利用生成式预训练模型的文本生成和文本向量化功能,提取问诊文本中的关键词,... 详细信息

[目的]深化对青少年抑郁症群体需求的认知,为推动青少年抑郁症的有效预防和干预提供参考。[方法]选取“好大夫在线”平台的青少年抑郁症问诊记录作为数据来源,利用生成式预训练模型的文本生成和文本向量化功能,提取问诊文本中的关键词,利用关键词语义相似性和词频分析以总结患者的问诊需求维度。[结果]通过4258名患者的有效问诊文本记录,基于ERG需求理论识别出青少年抑郁症患者的7种需求维度:就诊需求、治疗需求、用药需求、家庭支持、社会支持、学业发展、心理成长。[结论]研究结果提示青少年抑郁症群体问诊需求强烈,且具有多样性,在线问诊需求主要聚焦在身体健康改善、疾病知识获取、症状管理、用药安全、家庭关系改善、社交支持获取、教育与学业支持及心理成长等方面。未来研究应扩大到更多平台和文化环境,持续更新对青少年抑郁症患者需求的识别,用以优化在线医疗服务。

关键词：青少年抑郁症在线问诊生成式预训练模型需求分析

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ChatGPT的技术基础分析

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数据分析与知识发现 2023年第3期7卷 6-15页

作者：钱力刘熠张智雄李雪思谢靖许钦亚黎洋管铮懿李西雨文森中国科学院文献情报中心北京100190 中国科学院大学经济与管理学院信息资源管理系北京100190 国家新闻出版署学术期刊新型出版与知识服务重点实验室北京100190

【目的】梳理分析ChatGPT相关的语料、算法与模型,为同行业研究提供体系化的参考借鉴。【方法】通过系统梳理GPT-3发布至今的相关文献与资料,刻画ChatGPT技术的整体架构,并解释与分析其背后的模型、算法与原理。【结果】通过文献调研,... 详细信息

【目的】梳理分析ChatGPT相关的语料、算法与模型,为同行业研究提供体系化的参考借鉴。【方法】通过系统梳理GPT-3发布至今的相关文献与资料,刻画ChatGPT技术的整体架构,并解释与分析其背后的模型、算法与原理。【结果】通过文献调研,根据现有资料还原了支撑ChatGPT功能的技术细节,梳理了ChatGPT技术的整体架构,解释了ChatGPT整体技术构成。按照ChatGPT的语料体系、预训练算法与模型、微调算法与模型三个层次分析ChatGPT各技术组件的算法原理与模型组成。【局限】本文调研ChatGPT相关的文献难免存在遗漏,且对部分技术内容的解读还不够深入,一些由笔者推断的内容甚至可能存在错误。【结论】ChatGPT技术应用的突破,是语料、模型、算法,通过迭代训练不断积累的结果,也是各类算法模型有效组合与集成的结果。

关键词： ChatGPT ChatGPT技术生成式预训练模型人工智能

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油气大模型发展方向及实施关键路径

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大庆石油地质与开发 2024年第3期43卷 214-224页

作者：熊华平赵春宇刘万伟中国石油大庆油田有限责任公司勘探开发研究院黑龙江大庆163712

大庆油田历经60余年的勘探开发,面临着理论创新、技术突破和现场实施等诸多挑战。在这个过程中,传统的数学模型在处理复杂的地质数据和工程数据时已接近瓶颈,需要探索新的研究范式。近年来,大模型特别是多模态生成式大模型作为一种基于... 详细信息

大庆油田历经60余年的勘探开发,面临着理论创新、技术突破和现场实施等诸多挑战。在这个过程中,传统的数学模型在处理复杂的地质数据和工程数据时已接近瓶颈,需要探索新的研究范式。近年来,大模型特别是多模态生成式大模型作为一种基于大数据、大模型的智能化技术,能够处理大规模、异源、异构的数据,有望更好地应对油气勘探开发领域中的复杂性和不确定性,重塑油气领域的数字化流程,成为油气行业新的发展契机。从油气大模型产生的技术需求、时代背景出发,探索油气大模型技术体系,对油气大模型建设提出设想。具体方案从建设目标、建设原则开始,设计技术架构、给出实施路径,横向上规划4个实施阶段、纵向上规划4个研究领域,设计15项关键任务,进一步为大模型落地,规划了数据库、知识库、成果库和协同研究4项配套体系建设、制定13项关键技术,逐步推进大模型对“数”“图”“体”的理解,最后对大模型在未来油气研究领域的应用场景进行了展望。

关键词：油气大模型多模态生成式预训练模型垂直领域模型指令微调

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新一代人工智能领域数据要素定价的困境与出路

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价格理论与实践 2023年第4期 28-32,96页

作者：鞠雪楠(译) 欧阳日辉中央财经大学中国互联网经济研究院

以大语言模型(LLM)、生成式预训练转换模型(GPT)等为代表的新一代人工智能(AI)方兴未艾,数据将是AI大模型的关键竞争要素之一。建立健全人工智能领域数据要素定价机制,是通过市场化手段提供高质量、大规模、多样性数据集的关键环节。在... 详细信息

以大语言模型(LLM)、生成式预训练转换模型(GPT)等为代表的新一代人工智能(AI)方兴未艾,数据将是AI大模型的关键竞争要素之一。建立健全人工智能领域数据要素定价机制,是通过市场化手段提供高质量、大规模、多样性数据集的关键环节。在综述数据要素定价研究文献的基础上,本文系统梳理新一代人工智能领域数据定价面临的一般性和特殊性困难。从新一代人工智能技术所需数据的角度,本文创新性地提出“质量基准、贡献增值、场景定制和动态溢价”相结合的综合定价模型的思路,并从市场建设、定价标准、价格结构和定价环境等维度提出对策建议。

关键词：数据要素定价新一代人工智能大语言模型生成式预训练模型

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中文文本类智能问答系统的研究与实现

中文文本类智能问答系统的研究与实现

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作者：刘帅北京邮电大学

学位级别：硕士

随着神经网络技术在自然语言处理领域应用的越来越广泛,智能问答系统的研究重点也从传统的对问题库文档的检索转变成基于自然语言问句理解的问答匹配与答案推理。在本文的问答系统中,用户发起提问,系统首先会对提问进行分类,再从数据库... 详细信息

随着神经网络技术在自然语言处理领域应用的越来越广泛,智能问答系统的研究重点也从传统的对问题库文档的检索转变成基于自然语言问句理解的问答匹配与答案推理。在本文的问答系统中,用户发起提问,系统首先会对提问进行分类,再从数据库中存储的其所属类别的所有候选答案中选取具有最佳匹配度的答案,最后将该答案返回给用户。本文首先介绍了一些自然语言处理领域中的关键技术,并对这些技术的原理进行了分析和研究;然后针对现有语义提取模型在处理中文文本数据上的不足,基于生成式预训练神经网络,提出了一种改进的中文文本语义提取模型;之后对现有语义相似度计算模型在问题答案匹配任务中存在的缺点进行了分析,采用了语言模型的基本思想,基于改进的中文文本语义提取模型,提出了针对问答匹配任务的改进型语义相似度计算模型;之后,根据智能问答系统中海量数据存储的要求,针对欧氏距离不能处理非线性的中文文本数据的问题,依据模型改进了计算中文语义距离的公式,并以此改进了 ARIA-Kmeans算法,得到了一种新型算法,它负责实现对中文文本数据的精简与聚类;最后,根据问答系统的基本功能,对智能问答系统进行了实现,并进行了实验验证。实验表明,本文中使用的中文问答语句匹配模型相对于传统模型在性能上有明显的提升,所改进的ARIA-Kmeans算法也达到了与其的目标并有有着更好的稳定性和效果,本文设计的智能问答系统能够满足实际功能的需要,具备实际应用价值。

关键词：智能问答系统深度学习生成式预训练模型 ARIA-Kmeans算法语义相似度计算模型

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基于EEG的脑控机械臂控制方法研究及系统实现

基于EEG的脑控机械臂控制方法研究及系统实现

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作者：王光宇哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着社会老龄化的日益严重,对医疗辅助设备的需求正在快速增长。探索如何利用辅助工具帮助那些意识清醒但活动能力受限,甚至无法自理生活的患者提升生活质量,以减轻家庭和社会负担,构建和谐社会,具有重大的现实意义。然而,如何有效获取... 详细信息

随着社会老龄化的日益严重,对医疗辅助设备的需求正在快速增长。探索如何利用辅助工具帮助那些意识清醒但活动能力受限,甚至无法自理生活的患者提升生活质量,以减轻家庭和社会负担,构建和谐社会,具有重大的现实意义。然而,如何有效获取并解析大脑信号所传达的准确意图,并据此驱动辅助设备的行动,是一项充满挑战性的任务。伴随着脑机接口技术的飞速发展,基于脑机接口驱动的辅助设备已成为当前研究的焦点,同时也面临着诸多技术难题。本文将基于EEG数据,着重探索研究机械臂的脑控技术。目前主流的基于脑电的脑机接口范式有:基于运动想象(motor imagery,MI)和事件相关电位(event-related potential,ERP)是主流的脑机接口范式,其中运动想象范式能够在病人没有实际运动和外部刺激的情况下,实现对辅助设备的控制。但是,基于运动想象范式的脑机接口普遍存在两个问题:(1)由于脑电信号的个体差异性大,为了获得更高的识别准确率,在使用前往往需要通过大量用户培训,采集用户的脑电数据训练识别模型。(2)在识别准确率、信息传输速率(Information transfer rate,ITR)以及可输出指令数量方面依然达不到实用标准;这些困难阻碍了其大规模实用化的进程。本文工作:(1)基于在人工智能领域流行的预训练方法,设计基于生成式预训练模型(Generative Pre-train Transformer,GPT)的脑电实时识别模型,本文发现,预训练方法能够提高模型的跨个体识别能力,克服脑电信号个体差异性大的问题,去掉用户培训环节;(2)引入错误相关电位(error-related potentials)脑机接口范式,设计提出基于时域特征模板的错误相关电位实时识别模型,识别用户观察被控设备执行出错时的脑电信号;(3)研究面向脑控机械臂的在线学习(online learning)方法,设计面向脑控机械臂的人机闭环系统模型,提出面向运动想象识别的基于蒸馏式持续学习的在线学习算法以及面向错误相关电位识别的增量学习算法,在用户使用过程中持续采集脑电样本并继续训练模型,提高模型的识别准确率;(4)设计并进行运动想象与错误相关电位探究实验,验证运动想象与错误相关电位的可分性和错误相关电位信号的时延稳定性,确保脑控机械臂系统的设计合理性;(5)面向脑控机械臂应用场景,构建基于人机闭环模型的脑控机械臂系统,并通过实验验证系统的可用性。本研究分别对运动想象识别模型、错误相关电位识别模型以及在线学习算法在两个五分类的运动想象公开数据集以及一个二分类的错误相关电位公开数据集中进行了测试。实验结果揭示,对于运动想象的五分类任务,模型展现出较高的跨被试识别准确率与灵敏度,并且具备良好的实时性。此外,运动想象识别模型的在线学习算法表现出了较好的性能。通过在线学习任务的测试,我们证明了本研究提出的基于人机闭环模型的脑控机械臂系统,能够通过在线学习算法逐渐提高模型的识别性能。

关键词：脑机接口运动想象错误相关电位生成式预训练模型蒸馏式持续学习

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基于GPT模型的人工智能数据伪造风险研究

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信息安全研究 2023年第6期9卷 518-523页

作者：孙雷亮北方健康医疗大数据科技有限公司济南250117

随着人工智能技术的快速发展应用,人工智能生成内容(artificial intelligence generated context,AIGC)的出现极大地解放了生产力,以ChatGPT为代表的产品风靡全球,其多样化的应用场景催动商业化迅猛发展.以人工智能数据伪造风险为研究目... 详细信息

随着人工智能技术的快速发展应用,人工智能生成内容(artificial intelligence generated context,AIGC)的出现极大地解放了生产力,以ChatGPT为代表的产品风靡全球,其多样化的应用场景催动商业化迅猛发展.以人工智能数据伪造风险为研究目标,将GPT模型作为研究对象,通过分析其已经暴露或出现的安全隐患,重点研究数据伪造可能出现的原因及其实现过程.结合传统网络空间安全、数据安全攻防对抗方法,对基于模型微调导致数据伪造的实践进行了研究,推测人工智能广泛商业化后部分数据伪造利用场景.最后提出应对数据伪造风险的方法和建议,为将来人工智能大规模应用前规避数据伪造风险提供参考.

关键词：人工智能人工智能生成内容生成式预训练模型 ChatGPT 数据伪造攻防对抗

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基于Transformer嵌入式深度确定性策略梯度法的MB-PSS稳定性控制

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综合智慧能源 2024年第12期46卷 1-9页

作者：殷林飞赵镱然广西大学电气工程学院南宁530004

新能源发电出力具有波动性、不确定性特征,会破坏电力系统电压和频率的动态平衡,引发潮流分布的改变,进而造成电网解列,威胁电网的整体稳定与供电安全。多频段电力系统稳定器(MB-PSS)的稳定控制能够提高电力系统电能传输时的可靠性和稳... 详细信息

新能源发电出力具有波动性、不确定性特征,会破坏电力系统电压和频率的动态平衡,引发潮流分布的改变,进而造成电网解列,威胁电网的整体稳定与供电安全。多频段电力系统稳定器(MB-PSS)的稳定控制能够提高电力系统电能传输时的可靠性和稳定性。为保证MB-PSS的稳定性,结合深度强化学习中的深度确定性策略梯度(DDPG)法以及生成式预训练模型(GPT)中的Transformer机制,提出了一种Transformer嵌入式DDPG(TDDPG)的多频段电力系统稳定器稳定性控制方法,将Transformer机制融入DDPG法的2个神经网络中,通过编码器和译码器来提高输入参数的维度,以解决DDPG法中2组神经网络输入过少的问题。三相接地故障和两相接地故障仿真结果表明,基于TDDPG法的多频段电力系统稳定器稳定性控制方法训练效果好,具有更高的控制精度。

关键词：新能源多频段电力系统稳定器深度强化学习生成式预训练模型深度确定性策略梯度法 Transformer 神经网络

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