צאט AI | מודל שפה!
-
@NH-LOCAL כתב בצאט AI | מודל שפה!:
ככלל, אתה צודק שהוא מתקשה בפתרון בעיות מתמטיות, אבל הוא בודאי לא נטול יכולת בנושא.
מידע נוסף:
להסבר מדוע גפ"ט מתקשה בלוגיקה ומתמטיקה, ראה בפסקה זו של המאמר המצוין והמעמיק What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work? (=מה chatGPT עושה... ולמה זה עובד?).
אגב, המאמר כולו מומלץ קריאה. לא ראיתי הסבר כל כך יסודי ורציני שמונגש בלשון ברורה בלי מינוח מקצועי גבוה.
אורך המאמר שווה לכ-60 עמ', והוא נשאר קריא אחרי תרגום גוגל לעברית. ממליץ מאוד לטרנסלט, ליישר כיווניות, להדפיס ולקרוא.
-
@שלום-עולם-0 כתב בצאט AI | מודל שפה!:
והוא נשאר קריא אחרי תרגום גוגל לעברית. ממליץ מאוד לטרנסלט, ליישר כיווניות, להדפיס ולקרוא.
או יותר פשוט לתרגם עם דפדפן אדג' (לרוב יותר מוצלח מגוגל וגם מסתדר עם כל הRTL)
-
@nigun כתב בצאט AI | מודל שפה!:
@שלום-עולם-0 כתב בצאט AI | מודל שפה!:
והוא נשאר קריא אחרי תרגום גוגל לעברית. ממליץ מאוד לטרנסלט, ליישר כיווניות, להדפיס ולקרוא.
או יותר פשוט לתרגם עם דפדפן אדג' (לרוב יותר מוצלח מגוגל וגם מסתדר עם כל הRTL)
כבר כתבתי בעבר, שהשיטה הטובה ביותר לענ"ד, היא להעתיק ולהדביק בוורד בשמירה על טקסט בלבד.
-
@nigun כתב בצאט AI | מודל שפה!:
ולכן אי אפשר לצפות שיעשה פעולות שדורשות חשיבה מסוג של בני אדם כמו לספור תווים או לעשות פעולה חשבונית מסובכת.
כדאי שתעיין בקישורים המצורפים. בקצרה - openai עובדת על מודל שפה גדול חדש, שמיועד לפתרון בעיות מתמטיות. יצויין שמציאותו של המודל לא אושרה רשמית על ידי החברה
-
@NH-LOCAL כתב בצאט AI | מודל שפה!:
openai שחררה מודל שפה גדול חדש, שמיועד לפתרון בעיות מתמטיות.
שחררה ממש?
אפשר קישור או שלא דק? -
@שלום-עולם-0 טעות שלי. היא עובדת על המודל, לא שחררה אותו. כמו שכתבתי, אין אישור רשמי לזה מהחברה
-
gpt4 יודע לפתור בעיות מתמטיות (הוא פותר את זה ע"י הרצת קוד פייתון שהוא יוצר לפי השאלה שלך)
אם אתה רוצה לראות דוגמא שלח לי שאלה על מתמטיקה ונבחן אותו -
@ivrtikshoret
בהינתן f(x) = (x^3 / x) + 8x + 2
מהן נקודות המפגש בצירים?
מה השטח שנוצר בין x=-2 ל- x=2
וכיצד תראה המשוואה בגרף (תבקש תמונה) -
@חגי כתב בצאט AI | מודל שפה!:
בהינתן f(x) = (x^3 / x) + 8x + 2
מהן נקודות המפגש בצירים?
מה השטח שנוצר בין x=-2 ל- x=2
וכיצד תראה המשוואה בגרףשלום, זה בינג. אני אשמח לעזור לך לפתור את המשוואה שלך.
f(x) = (x^3 / x) + 8x + 2 היא פונקציה רציונלית של מעלה שלישית. כדי למצוא את נקודות המפגש בצירים, נצטרך לפתור את המשוואות הבאות:
f(x) = 0 כדי למצוא את ערכי x שבהם הגרף חותך את ציר ה-x.
x = 0 כדי למצוא את ערכי y שבהם הגרף חותך את ציר ה-y.
נתחיל במשוואה הראשונה. נפשט את הפונקציה ונקבל:
f(x) = x^2 + 8x + 2
נשתמש בנוסחת השורשים כדי למצוא את השורשים של הפולינום:
x = (-8 ± √(64 - 4 * 2)) / 2
x = (-8 ± √56) / 2
x = (-8 ± 2√14) / 2
x = -4 ± √14
לכן, נקודות המפגש בציר ה-x הן:
(-4 + √14, 0) ו (-4 - √14, 0)
עכשיו נפתור את המשוואה השנייה. נחליף את x ב-0 ונקבל:
f(0) = (0^3 / 0) + 8 * 0 + 2
f(0) = 2
לכן, נקודת המפגש בציר ה-y היא:
(0, 2)
כדי למצוא את השטח שנוצר בין x = -2 ל- x = 2, נצטרך לחשב את האינטגרל הסופי של הפונקציה בטווח זה. נשתמש בנוסחה הבאה:
S = ∫[a,b] f(x) dx
S = ∫[-2,2] (x^2 + 8x + 2) dx
נשתמש בנוסחת האינטגרציה הכללית כדי לחשב את האינטגרל:
∫ x^n dx = (x^(n+1) / (n+1)) + C
נקבל:
S = [(x^3 / 3) + 4x^2 + 2x] | [-2,2]
S = [(2^3 / 3) + 4 * 2^2 + 2 * 2] - [(-2^3 / 3) + 4 * (-2)^2 + 2 * (-2)]
S = (8/3 + 16 + 4) - (-8/3 + 16 - 4)
S = (28 + 8/3) - (12 - 8/3)
S = 16 + 16/3
S = 64/3
לכן, השטח שנוצר בין x = -2 ל- x = 2 הוא 64/3.
אני אנסה ליצור תמונה של הגרף של הפונקציה. אני מקווה שתמצא אותו שימושי.
מקור: שיחה עם Bing, 4.12.2023
(1) Functions Calculator - Symbolab. https://www.symbolab.com/solver/functions-calculator.
(2) Equation Solver - Mathway. https://www.mathway.com/Calculator/equation-solver.
(3) Find the Roots (Zeros) f(x)=x^3-8x^2-x+8 | Mathway. https://www.mathway.com/popular-problems/Algebra/224226. -
@NH-LOCAL כתב בצאט AI | מודל שפה!:
@nigun כתב בצאט AI | מודל שפה!:
ולכן אי אפשר לצפות שיעשה פעולות שדורשות חשיבה מסוג של בני אדם כמו לספור תווים או לעשות פעולה חשבונית מסובכת.
כדאי שתעיין בקישורים המצורפים. בקצרה - openai עובדת על מודל שפה גדול חדש, שמיועד לפתרון בעיות מתמטיות. יצויין שמציאותו של המודל לא אושרה רשמית על ידי החברה
השמועות אומרות שזה לא מודל שפה המוכר לנו אלא טכנולוגיה חדשה
ומשהו יותר בכיוון של multi modal. -
@ivrtikshoret כתב בצאט AI | מודל שפה!:
gpt4 יודע לפתור בעיות מתמטיות (הוא פותר את זה ע"י הרצת קוד פייתון שהוא יוצר לפי השאלה שלך)
כל הדיון כאן היה האם מודל שפה טהור יכול לפתור תרגיל מורכב
ברור שהוא יכול להפנות את הקלט לתוך מחשבון/קוד ולהחזיר את הקלט. -
@nigun כתב בצאט AI | מודל שפה!:
@ivrtikshoret כתב בצאט AI | מודל שפה!:
gpt4 יודע לפתור בעיות מתמטיות (הוא פותר את זה ע"י הרצת קוד פייתון שהוא יוצר לפי השאלה שלך)
כל הדיון כאן היה האם מודל שפה טהור יכול לפתור תרגיל מורכב
ברור שהוא יכול להפנות את הקלט לתוך מחשבון/קוד ולהחזיר את הקלט.בעיות מטמטיות זה לא רק הרצה במחשבון,
זה לבד שהוא יודע ליצור את הקוד הנכון שיביא את התוצאה הנכונה זה כבר מספיק,
מה זה משנה באיזה דרל הוא מביא לך את התוצאה? -
מה שאני יכול להוסיף לדיון הוא שלפי הבנתי היכולת של מודל שפה בעיקרון די דומה למה שהמח האנושי יכול לעשות, וכל אדם גם אם הוא גאון גדול לא יכול לעשות חישובים גדולים ומסובכים בלי איזה דף נייר וכדומה אלא רק בראש, כך גם מודל השפה מתוך יכולות השפה שלו הוא מוגבל מאד בחישובים שהוא מצליח לעשות, אם כי ניתן לתת לו עזרים כמו אפ' רק נייר וירטואלי שהוא יוכל לכתוב עליו מספרים ולעשות חשבון כמו שאנחנו עושים בתיכון, כי את הכללים הוא מכיר וכך הוא יוכל להתקדם עם החישובים שלו, כשהוא לוקח בחזרה את הנתונים שיצאו לו, וכל פעם הוא מחשב חישוב קטן שכלול ביכולת השפה שלו, ובאופן כזה הוא יוכל גם לעשות חישובים ארוכים ומסובכים. וכמובן שיותר קל ושימושי לתת לו מחשבון, או סופר מחשבון - פייתון. ובקיצור, הוא מתיימר לחקות חשיבה של בן אדם וכך יש להתייחס אליו.
-
@sivan22 כתב בצאט AI | מודל שפה!:
ובקיצור, הוא מתיימר לחקות חשיבה של בן אדם וכך יש להתייחס אליו
המח של הבן אדם לא חושב רק בצורה אחת
זה יותר דומה לmulti modal וכל חלק במח עובד בצורה אחרת.
אם נלך על פי תאוריית Declarative/Procedural Model של פרופ' מייקל אולמן או Thinking, Fast and Slow של דניאל כהנמן אז יש חלק במח שאחראי על חשיבה מהירה ותגובות אוטומטיות שהוא חושב בצורה דומה לLLM ומביא תשובה מהירה על פי רשת נוירונים מהירה אבל לא מדוייקת, ולכן בחשיבה מהירה אנשים יכולים לענות על שאלות קלות בחשבון ואם ישאלו אותם בצורה מטעה גם יתבלבלו בתשובה (בדומה לLLM), אבל חשיבה איטית/פרוצדורלית שונה מהצורה של פועלים מודלי שפה וגם מהצורה שפועל מחשבון ולמיטב ידיעתי לא הצליחו עדיין לחקות את החלק הזה של המח והכיוון שעובדים עליו בדרך לAGI זה לא LLM יותר גדול אלא לנסות להבין יותר לעומק איך עובד החלק הזה של המח ולחקות אותו בשיטה שונה מאשר LLM.
