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CSDN|可以“作为医生”的 GPT-3，究竟是炒作还是名副其实？( 三 )


温度参数 在不同的温度参数设定下 ， 对于同一个问题 ， 我们得到了两个截然相反的答案 。 如下是当温度参数T = 0.9时得出的答案 。
CSDN|可以“作为医生”的 GPT-3，究竟是炒作还是名副其实？
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相比之下 ， 在温度参数极低的情况下（T = 0） ， 相似种子永远会给出完全相同且非常直接的答案 。
CSDN|可以“作为医生”的 GPT-3，究竟是炒作还是名副其实？
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频率惩罚参数与存在惩罚参数
此外 ， 我们还应注意频率惩罚参数与存在惩罚参数 ， 二者既能防止单词重复又能防止主题重复 。 在医学上 ， 直观地来讲我们应尽可能降低这两个参数 ， 因为过于生硬的主题切换可能引发混乱 ， 而且重复实际上相当有用 。 然而 ， 通过比较人类两次提出的同一个问题 ， 我们可以清楚地看到 ， 具有重复惩罚的模型更富有同情心且更友好 ， 而另一种设定则看起来比较冷漠且对于人类来说重复过多 。 下面是一个没有惩罚的例子 。
CSDN|可以“作为医生”的 GPT-3，究竟是炒作还是名副其实？
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而下面则是一个惩罚满格的例子：
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总结
正如OpenAI所警告的那样 ， 距离GPT-3真正在医疗保健领域大展拳脚 ， 我们还有很长一段的路要走 。 由于GPT-3的训练方式 ， 它缺乏科学和医学领域的专业知识 ， 因此尚不能胜任医学文献记录、诊断支持、给出治疗建议或回答医生问题等工作 。 虽然GPT-3可能给出正确的答案 ， 但也很有可能给出非常错误的答案 ， 这种不一致在医疗保健领域中是站不住脚的 。 即使对于翻译或总结医学术语等管理任务 ， GPT-3的发展前景虽然良好 ， 但距离真正为医生提供支持还需要付出很大的努力 。 在目前这个阶段 ， 与采用一种雄心勃勃的通用模型相比 ， 采用多个经过专项任务训练的监管模型更为有效 。
话虽如此 ， GPT-3的聊天模块似乎已做好准备鞠躬尽瘁 ， 为医生减轻重担 。 在结束了一天的忙碌之后 ， 坐下来与私人医疗助手开怀畅谈 ， 可以为你洗去一天的尘埃 ， 抛去一天的劳累 。
此外 ， 毫无疑问 ， 从整体上来看语言模型也将得到快速改善 ， 这不仅会对上述用例产生积极的影响 ， 而且也会影响到其他重大问题 ， 例如信息结构与规范化或自动咨询汇总等 。
原文：https://www.nabla.com/blog/gpt-3/
本文为 CSDN 翻译 ， 转载请注明来源出处 。
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