人工智能测试仪的论文

✅AI文本搜索:4的好处

人工智能发电机检查:它是如何工作的

1. 插入你的文本(最多4500个字符)。
2. 添加标题或简短描述(最多250个字符),可选的。
3. 点击按钮。
4. 得到详细分析的免费文本和其评级。

人工智能文本仪采用相同的算法用于文本的一代。即。的可预测性,分析每一个下一个单词一个句子中去。更可预测,越有可能是AI-generated的文本。

我们人类倾向于更可预见的表达式。我们的笑话,让不相干的结论。但与此同时,我们可以生产的东西从来没有存在过。AI只能生成一个短语的组合和事实从一个广泛的资源列表(人类书面,顺便说一下)。

人工智能仪:解释结果

单击“分析”后,聊天GPT仪将向您展示两个图。

1. “最热门词汇数艾未未的文章探测器的“图显示每个类别分析的文本包含多少个单词:

   • 最可能的(十大)文字突出显示绿色;
   • - 100字标记在顶部黄色的;
   • - 1000字标记在顶部红色的;
   • 最不可能明显紫罗兰色的。

   如果人工智能文本仪显示至少有一些单词在紫色高亮显示,这是一个文本的指标由一个人写的。在上面的例子中,大部分单词是绿色的。这可能意味着,AI-generated文本。然而,这也可能意味着写在非常正式的语言和不含任何全新的想法。

2. “分数的概率艾未未的文章探测器的“图显示了概率的比率最高的预测和下面的词。越高,越有可能生成的文本。在上面的例子中,概率不是很高的分数。这意味着文本可能是一个人写的。
3. 以下的图,分析了文本出现。AI论文检查程序突出了词根据其概率。你可以点击每个单词看到其精确概率和前5最有可能的替代品。请注意,您可以切换图在AI检查结果提出了两种不同的方式。

聊天GPT:其背后的技术

ChatGPT软件产品是一种新型的基于GPT-3(生成Pre-trained变压器)。它使用自然语言处理(NLP与人)持有现实的和有意义的对话。但这并不是它唯一的功能。

这个人工智能可以生成虚构的故事、诗歌、学术论文,甚至计算机代码。

但最重要的是,聊天机器人可以回答特定的查询。例如,你被分配来解释自由主义和社会主义之间的区别。你相应的字段中输入问题,得到正确的(独特的)答案在秒。

是的,仪器提供了快速、直观的任何可能的问题的答案。但是没有,你就不会发展批判性思维,解决问题,和其他学术和现实生活中的成功所必须的技能。这就是为什么在许多美国学校ChatGPT已经被禁止,使用它可以破坏你的名声。这也是为什么AI发电机跳棋正在开发非常密集。

自然语言处理

一个简单的解释:NLP和自然语言处理是教机器和人类交流的一种方式。请不要混淆与臭名昭著的已知的神经语言程序学。

一个复杂但信息说明:NLP是一个跨学科的人工智能和计算机语言学的方法。它解决软件面临的问题的分析和合成自然语言(即。说的人)。方法研究语音和文本信息生成类人的答案。

NLP应用程序:

• 语音识别:好老的语音。“哪个巫婆交换瑞士手表?”
• 消歧相同的词之间有不同的意义。“没有什么是不可能的。但我每天什么也不做。”
• 词类分化:哪里的主题、对象和谓词?“我会在谷歌谷歌它。”
• 早期识别(NEM)解释了为什么有些人这么叫,没有否则。“我已经告诉过你我妈妈的名字叫莎拉!她讨厌被称为“妈妈”。
• 情感分析:讽刺是无价的,但难以理解的NLP之前的机器。“光比声音快。所以,有些人可能会出现光明之前说话。”
• 共同引用解析:♫♪”她离海岸两周没有当她露脊鲸孔。”“她”是这艘船,而不是一个女孩。
• 自然语言发生器是古老的“语音的反面,因为电脑假装的人。

GPT-3 &其前辈

今天,GPT-3是发展最快的人工智能产品,但其第一的发展可以追溯到吗2010年。它是自然语言处理的时候使用人工神经网络。

与此同时,GPT-3机制没有多少区别其前身。他们预测每一个下一个词在一个给定的句子。但是神经网络参数的数量不断增长。因此,与一些参数刚性和non-user-friendly早期版本。以后的版本中,变得更加灵活和可调。

最近关注软件产品是如此热心的由于GPT-3的成功。

AI-Generated论文:伦理问题

ChatGPT引起了很多研究者的担心,教授,和商人。特别是,他们声称这是:

• 一种欺骗加快写作业;
• 方法生产很多内容质量有问题。

人工智能工具的支持者说,老师担心,谷歌可以帮助学生作弊。但适应性特征,使我们成为世界上最发达的动物。谷歌彻底改变了我们如何寻找信息,人工智能将彻底改变我们如何生产和消费内容。

但在这之前,你应该检查你的写作在聊天GPT仪。

❓聊天GPT仪FAQ

引用

• 自然语言处理是什么?NLP概论
• GPT-3见面。它已经学会代码(和博客,认为)。
• ChatGPT:所有你需要知道的关于OpenAI GPT-3
• 问题GPT-3:缺点和潜在的问题
• 如何发现AI-generated文本|麻省理工学院技术评论