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2023年12月16日 星期六

ChatGPT 應用 - Multi-Tabs or Multi-Accounts?

 ChatGPT 應用- Multi-Tabs or Multi-Accounts?




Multi-tabs 單一帳號下同時開啟多個ChatGPT分頁。 Muiti-Accounts 多個不同帳號,採用不同瀏覽器同時登入使用。 採用multi-tabs的好處在於可以完全獨立分開對話主題,單頁中的對話主題維持特定一貫效果,這種方式對於複雜的主題內容,例如半導體專利技術分析,在操作上就會出現影響,因為當我們使用chatgpt進行半導體領域技術研究和分析的時候,由於技術涉及的廣度與深度,我們需要不同領域領域的外部專家以及由專家提供的方法論工具相互整合應用,以創造出更好的效果。

這裡會出現的問題在於,如果使用同一帳號,這個帳號的資料內容就會被外部專家所得知,我們希望每個不同領域的專家分享其專業應用成果,但又不希望這些外部專家了解我們其他主題內容。因此multi-account的方法就會比較合適。

此外multi-accounts的方式也適合於中小企業SME內部使用,例如不同的部門的使用,研發、財務或是行銷等。


綜合整理資訊如下:

Multi-Tabs

     1. 單一領域應用:當工作集中在一個特定領域或主題時,使用多tab可以幫助保持對話的組織和一致性。

     2. 個人使用:個人用戶在探索不同主題時,可以開啟新的tab來分隔不同的對話線索,而不需要擔心隱私外洩或資料共享。

     3. 臨時性任務:對於短期、臨時或不涉及敏感資訊的任務,多tab可以提供足夠的分隔,同時保持操作的簡單性。


Multi-Accounts

     1. 跨領域協作:在需要多個團隊或專家共同參與的專案中,使用不同的帳號可以確保每個團隊或個人的工作和資料保持獨立。

     2. 隱私和資料保護:對於涉及敏感資訊或需要嚴格資料隔離的場景,例如需要與不同外部專家協作的半導體技術研究,多帳號可以有效保護每個參與者或團隊的隱私。

     3. 組織內部使用:在企業或組織內部,不同部門可能需要處理不同類型的資訊。 分別使用不同帳號可以幫助維持部門間的資訊安全和隔離,如中小企業(SME)的不同部門。

心得: 基本上multi-accounts相對適合需要跨領域分工的下協作使用,例如我可以將特定帳號內的GPTS分享給正在和不同領域專家協作創造GPTs的情況下,而不洩漏我自己的其他資料對話內容,而multi-tabs適合 單一應用領域的情況下使用。

2023年12月12日 星期二

為什麼我會購買多個 ChatGPT Plus 帳號 (1)





為什麼我會購買多個 ChatGPT Plus 帳號,分享一下我自己的理由,主要有以下幾個面向:


1. 維持上下文的一致性:在處理複雜的技術主題時,可能需要連續提出多個相關的問題。 由於 ChatGPT 的上下文視窗(即它一次能記住的對話內容的長度)有限,使用多個帳號可以幫助維持不同主題的連貫性和一致性。 這樣,每個帳號可以專注於一個特定的主題或問題系列,避免混淆。

2. 情境一致性的維持:在處理涉及高度技術性的主題時,連續性的問題探討往往是不可或缺,因此會需要連續提出多個相關的問題。 鑑於ChatGPT 的上下文視窗具有一定的限制(即它在一次對話中能夠記憶的內容長度有限),採用多個帳號可以有效地保障針對不同主題的討論在邏輯連貫性和主題一致性上不受干擾 ,幫助維持不同主題的連貫性和一致性。 這樣,每個帳號可以專注於一個特定的主題或問題系列,使得每一個帳號能夠集中精力處理一個特定領域的主題或問題串聯,有效降低主題混淆對問答輸出品質的風險。

3. 方便管理大量問答資訊:對於技術領域的用戶,特別是在涉及處理豐富大量專利資訊和技術細節的主題時,單一帳號的管理難度變高,一個專案下來,處理相關專業資訊往往會累積到4~5百個問題組合,難以有效管理所有相關的對話和資訊。 多個帳號可以讓我更好地組織和追蹤延伸使用這些相關資訊,目前來看可以提高資訊管理上的靈活性和節省作業時間。

4. 提高效率和準確性:透過將不同技術領域的技術主題或專案分配給不同的帳號,可以提高處理每個專案的效率和準確性。讓帳號內的每個對話可以更專注和深入,減少資訊混雜和誤解的可能性。

5. 方便團隊協作:在多個服務對象的環境中,不同對象成員需要處理不同的專案或主題,甚至開放部分內容給服務對象使用。

擁有多個帳號可以使服務對象使用上專注於目標專業領域,並且保持團隊內部資訊的同步和一致。

或許可以將平台服務結合chatgpt,這個部分曾考慮過,為了避免不必要的未知風險,還是採用目前手段比較可控。
另外也可以接企業API,客戶使用量很難管控,增加成本風險,加上想等GPTstore出現以後再做進一步考慮。


整體來說,我覺得目前如果需要處理大量、複雜或多樣化資訊的用戶,特別是在技術、科學研究或專業領域中,擁有多個ChatGPT Plus 帳號的確可以提高工作效率,確保資訊管理的有序性,並提供 更準確、深入的答案和解決方案。 雖然,這種做法會增加一些成本,不過對於現有的商業需求基礎價值支撐下,目前可以暫時忽略。

2023年12月11日 星期一

未來知識教育趨勢-AI的影響

 未來知識教育趨勢-AI的影響






假日到朋友位於基隆山上所經營的農莊拜訪,距離上次來這裡剛好整整三年了,景物依舊,人事皆存,看到老朋友們非常高興。


於是便多喝了幾杯茶水,聊開了,相互分享一些見聞後,頗受啟發,摘要心得分享給有興趣的朋友們參考。



1. 知識教育與AI的關係及其兩極化發展:知識教育受到AI 的影響將會朝向兩極化方向發展。

AI技術正在轉變教育方式,從傳統教室學習朝向更個性化、可自我調整適應的學習模式。
這裡兩極化是指,一邊是高度個性化、AI輔助的知識學習方法,另一邊是傳統、非個性化的知識學習方式。

AI可以提供個性化的學習路徑,幫助學生可以根據自己的節奏步調或模式來學習知識,不過由於使用AI需要一定資源,同時也可能加深教育資源的不均等分布。因此這一塊一定需要政府介入,讓這樣的資源可以讓所有學生使用,在少子化的社會,讓每個人都能找到自己的專長,利於提升國家競爭力。
可以明顯預見到的是傳統教育模式將會受AI工具的影響而逐漸轉變。


2. 知識體驗與應用的價值:知識教育中的知識體驗與知識應用將會體現出極端價值。

在現代教育中,單純吸收知識已不足夠,隨著科技發展速度加速,知識教育與科技應用之間的落差正在加速擴大。

知識體驗和知識應用變得更加重要。也就是學習過程應更注重批判性思考、問題解決和多樣化的創新能力培養,而不僅僅是知識的灌輸。將學習的認知層次從過往單純的記憶與理解,透過AI 提高到整合應用與分析和評估甚至創造模式,一次學習模式就可以同時提高多層次認知並快速整合的教育層面。


3. 底層知識邏輯與創新商業模式:底層知識邏輯的整合將會翻轉出不同的知識創新商模與知識學習口碑,如何衡平這兩者將有機會創造新商機,例如,如何在台灣市場創造破億元的知識培訓規模。

對基礎知識原理的深入理解,配合底層知識邏輯整合,可以推動創新和新的商業模式。例如,將教育與數位技術(AI, AR/VR/MR, 區塊鏈技術等)結合,開發新的學習平台或教育工具,這可能在不同的特定市場(如台灣)產生顯著的經濟規模影響。


4. 數位轉型時代的新知識需求: 數位轉型時代,企業對新知識的需求比以往任何時候都更迫切,這個新知識需要完善的知識體系,已經開始逐漸捨棄需要大量時間累積的片段式知識,例如傳統填鴨式教育。

隨著新興數位技術的快速發展,企業需要更有系統的新知識來適應這一變化。例如 AI, AR/VR/MR, 區塊鏈技術結合數位轉型服務等。
這包括了解最新的技術趨勢、數據分析、企業市場服務線上策略等。

企業正尋找能夠快速適應並利用這些新知識的方式,這一塊與傳統知識與花時間累積的學習方法的模式將會越來越無法滿足企業應對數位轉型變化的需求。


5. 新知識體系對企業管理的影響:新知識體系將為企業帶來多重複合的管理效能,將企業管理結合完善的知識體系培訓,進一步向上拉高層次。

將這些新知識整合到企業營運與管理中,將可以縮短企業內部溝通時間,提高決策的效率和效果。

例如,利用數據驅動的決策制定過程,或者應用新的教育技術來提升員工技能和效率以及溝通模式。

例如將系統創新工具知識引入企業集團內部甚至供應商,當企業集團內部以及供應商可以將問題利用特定創新工具的問題模型描述,在相同的系統知識下相互溝通,避免因為語言造成問題描述差異產生認知落差,有效降低溝通成本。

在國際社群中,看到這種整合方式已經被很多跨國集團所採用多年,被證明能夠幫助企業在競爭激烈的市場中,減少溝通障礙,提高營運與決策效能,進而保持優勢。


#AI
#知識教育
#企業創新

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2023年12月5日 星期二

新創企業的成功核心 - 基於產業生態系統的商業模式

 

新創企業的成功核心 -  基於產業生態系統的商業模式





擁有先進技術、優質產品和出色服務固然重要,但若缺乏精心策劃的商業模式來整合這些元素,可能會在價值創造過程中遭遇不必要的損耗,甚至對新創未來的長期發展埋下競爭陰影,在創業初期3~5年內如果不能解決,未來可能會出現非常讓人遺憾的事情

雖然初期的商模和發展中以及成熟型新創的商模會有所不同,但持續開發商模並改善與設計,對新創競爭力的提升,百利而無一害!


如果不能好好規劃商業模式


這就像擁有一座資源豐富的水庫,但由於管道和發電設施設計不當,無法有效轉化水力為電能,導致資源浪費並降低轉換效率。在這種情況下,價值鏈的傳遞相當於能源的收集、儲存和分配,而高效的商業模式則如同一套高效能的水力發電機組,能根據市場環境和企業背景制定適合的運營策略,將技術、產品和服務的特點結合成一個有效的系統,從而高效轉化為盈利。


同樣的道理也適用於太陽能和風力發電。例如,擁有廣闊的太陽能板但缺乏有效的能源管理系統,就無法將太陽能最大化地轉換為電力。在這種情況下,一個高效的商業模式就好比一個先進的太陽能轉換系統,將技術、產品和服務的特點有效整合,以最大化能源轉換效率。


而對於充滿潛力的風力發電場,如果缺少有效的風力轉換系統或配置不當,同樣會導致能源的浪費和轉換效率的降低。在這裡,一個高效的商業模式就像是一套先進的風力發電系統,能根據特定市場環境和企業背景,制定出最佳的策略,並將技術、產品和服務融合在一起,確保資源的高效轉化。


最後,需要強調的地方是,在市場獲得經濟上成功的技術、產品和服務往往不是孤立存在的,而是會集體出現在一個看似理所當然的複合型商業模式中,形成一個互補共生的產業生態系統。


這意味著,真正能夠賺錢的技術、產品和服務通常會聚集在一起,形成一個複合型商業模式,並且,結合在地市場產業經濟模式,創造出一個互補共生的循環生態系統。


本段文章影音

https://ai.invideo.io/watch/OkrnpqIp82T

video link(generated by invideo AI)


Startups ─ How to Build Business Model 

新創如何打造商模



商業模式設計並沒有特定的方法,目前很流行的商業畫布(Business Canvas) 法,類似一個核檢表,主要協助創業者能夠完整的列出一些資訊,而且商業畫布,或許可能適合對商模已有基礎概念的創業者。對於新創,我更建議其他的方法。例如以下的"商模金字塔建構法"(我自己取名的)。

商模金字塔建構法只需要你有四種清楚的基礎核心認知,就可以輕鬆套用到數十種不同的商模,這四種清楚的基礎核心認知就是:

你的客戶是誰?Who

也就是你的目標客戶TA(Target Audience) 要非常明確,就算TA範圍很廣泛也不要緊,但仍需要範圍內的TA標示分類清楚,這樣你會更有利於打造複合商模。

客戶為什麼會出錢? Why
你提供的價值服務是否擊中客戶痛點,也就是當客戶第一點看到妳的技術、產品或服務,就願意掏錢。

痛點的挖掘並不容易,因為這代表客戶目前商模(價值獲取模式)遭遇到的關鍵問題,因此,沒有人會願意把自己的問題攤開在陌生人面前,而且這個陌生人還要你付錢解決這個問題,除非你是醫生。


客戶需要甚麼?What

前面這個順序很重要,常看到一些新創,有了產品或技術或服務,就想出來找客戶,這就像是先射箭再畫靶的概念,但現實可不會讓你這樣做,因此很多新創花很多資源在行銷和找目標客戶上面,造成還沒有賺錢,成效還未知的情況下,就開始花大錢在行銷業務上面,非常燒資源。

需求探索類似新產品開發模糊前端(New Product Development - Fuzzy Front End) 的概念,這是一個持續的進程,往往需要有市場變化的敏銳度、概括客群的初始需求,結合技術與產品開發的技術與管控成本的能力。

過去參與企業的新產品開發活動,目標客戶的需求探索往往長達半年之久,因為從需求找到的價值鏈,會成為堅實的商業模式基礎,當你找到的需求組合越是縝密,你所能打造的商業模式所衍生出來的產業鏈、甚至生態系的機會更高

(*需求基本分為五大類,這些類別都分別有對應的供應商和合作夥伴,因此如何透過需求整合這些供應商和合作夥伴,將會影響是否能成功打造出互補共生的產業鏈生態系)。


如何傳遞價值?How

這一步,具有畫龍點睛之效,就是如何將你的產品、技術與服務,成功的傳遞到客戶手上,這裡會決定產品、技術或服務的價格與利潤的空間。

簡單一點來說明,可以從 ESG 的角度切入,由產品生命週期碳管理角度來看,相對就會清楚,這些生命週期中接觸到的供應商、合作夥伴以及客戶,甚至售後的服務與產品回收等,每一個階段都須要納入考量。


WHO-WHY-WHAT-HOW法,這是瑞士頂尖商學院教授輔導企業所採用的方法,簡單直接,非常實用。


本段文章影音

https://ai.invideo.io/watch/tWQseW23igQ

video link(generated by invideo AI)



想要知道如何打造商業模式,歡迎來找我諮詢。

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2023©汪周禮@智合創新


2023年11月28日 星期二

智慧手機大廠在軟硬整合的 Gen AI 行動服務中的機遇

 

智慧手機大廠在軟硬整合的 Gen AI 行動服務中的機遇



觸機

 當今科技領域正迅速進入以人工智能為核心的新時代,其中軟硬整合的 Gen AI 行動服務正成為重塑市場版圖的關鍵。對智慧手機大廠而言,這不僅是挑戰,更是轉型與創新的重大機遇。


本文嘗試探討智慧手機大廠在此領域的優勢,並分析其面臨的挑戰與未來的發展方向。




首先從知識經濟(智慧財產經濟)的核心三要素出發,接者描述智慧手機大廠的核心競爭優勢和基本優勢的角度(市場與用戶體驗),再探討環境的影響以及技術挑戰和限制,最後綜合未來發展方向,這六種面向進行初步解析。

1. 知識經濟中的核心要素: 在知識經濟時代,生成式 AI 的三大核心要素內容創造、傳遞與交易、內容儲存與管理變得至關重要。智慧手機大廠在內容儲存與管理方面擁有獨特的優勢。由於他們的設備普及率高,加上與雲端儲存服務的緊密整合,這使得他們能夠可以更有效地管理和分發生成式內容,甚至進一步結合交易與傳遞提高交換價值。


2. 智慧手機大廠的核心優勢: 智慧手機大廠在技術整合方面具有顯著的競爭優勢。他們的技術基礎和資源豐富,包括先進的硬件設計和成熟的軟件開發能力。這些公司不僅在市場上占有重要地位,而且在品牌影響力方面也有顯著優勢,這有助於新技術和服務的快速推廣。


此外,這些公司控制著從硬件生產到軟件開發的整個供應鏈,使得技術和服務可以有效整合和協調。這種能力使得智慧手機大廠能夠迅速應對市場需求的變化,並在競爭激烈的市場中保持領先地位。


同時,CHATGPT GPT Store 預計將成為傳遞交易的主要平台。智慧手機大廠如果能與此平台合作,將有機會進一步加強市場地位,創造新的商業機會。



3. 市場趨勢與用戶體驗: 市場趨勢顯示,未來的科技發展將更加重視用戶體驗。智慧手機大廠必須深入了解用戶對新技術的接受程度,並重視隱私和安全問題。提供無縫且吸引人的用戶體驗,設計直觀的用戶界面,以及保護用戶數據安全,將成為他們成功的關鍵因素。畢竟,這是智慧手機大廠面向市場用戶所擁有的相對優勢。


4. 環境和社會因素: 當前,全球越來越重視環境可持續性和社會責任。智慧手機大廠在推動技術創新的同時,必須考慮其對環境和社會的影響。這包括減少碳足跡、促進綠色能源的使用,以及確保其產品和服務不會加劇社會不平等。這一塊新興技術如AI DL和區塊鏈技術的整合應用顯得至關重要。


5. 技術挑戰和限制: 在整合 AI 和區塊鏈技術方面,智慧手機大廠面臨著一系列挑戰和限制,包括處理大量數據的能力、確保軟件和硬件的相容性,以及持續創新以跟上技術的快速發展。這些挑戰要求他們不斷投資於研發,並積極尋求創新的解決方案。


6. 未來趨勢的預測和適應: 隨著市場和技術趨勢的不斷變化,智慧手機大廠必須保持靈活和前瞻性。特別是當智慧手機應用創新已經僵化到乏善可陳的時刻,這意味著需要投入更多資源,瞄準其他可整合技術發展的潛在方向挖掘先機,甚至更進一步預測即將爆發的新興技術,並且迅速反應市場需求和用戶行為的變化。此外,考慮如何利用新興技術,如 6G 通訊、AI 深度或機器學習的新應用例如(CHATGPT),以及探索成為物聯網的關鍵節點,作為提升未來智慧手機產品服務價值的關鍵基礎。



心得

從上面的內容可以看出,智慧手機行動裝置大廠,在軟硬整合的 Gen AI 行動服務領域擁有巨大的機遇。他們的核心優勢,結合知識經濟的要素,使他們能夠在技術創新的浪潮中扮演關鍵角色。然而,為了在未來保持市場領先地位,他們需要全面關注技術進步、市場趨勢、用戶需求、環境和社會影響,以及技術挑戰。這將是決定這些廠商未來在市場上維持甚至提高影響力和保持成功或是後來居上的關鍵因素。


2023© 汪周禮 @ 智合創新


2023年11月18日 星期六

[假日就是要學習] 每天一篇arXiv_ Prompt Engineering - RAR (Rephrase and Respond)

 [假日就是要學習]




每天一篇arXiv

Prompt Engineering - RAR (Rephrase and Respond) paper

https://arxiv.org/abs/2311.04205

2023.11.18(六)


前言:

這次介紹新的提示工程RAR (Rephrase and Respond)重要論文。


看過RAR後,與我之前介紹 和 CHATGPT辯論的基礎概念類似,都是要求LLM自行調整與修改,但是自我辯論模式在語意邏輯運用上的挑戰更大,中間牽涉到運用邏輯謬誤(Logical Fallacy) 來測試ChatGPT是否有能力分辨,至少就我自己過去的測試結果,完全沒辦法唬弄過去,一一被ChatGPT拆解,甚至在觀察ChatGPT拆解這些故意設套的邏輯謬誤問題中,也會有新觀點出現,非常有趣。(自我辯論模式訓練LLM的部分,後面再找時間向大家介紹分享)



方法:

1. 運用ChatGPT插件分析(ChatGPT Plugin tool)

2. 根據設計好的簡易鑽石提問模型(開放式提問與收鏈提問)來觀察回答結果,這個簡易提問題模式包括:基本介紹,具體分析,應用影響與限制,未來發展,價值以及使用方式。


目的:

請CHATGPT 先解析論文內容後,根據使用者提出的問題,快速得到想要了解的主題內容。如此一來,讓閱讀者在深入研究論文前,就能先透過問題鎖定想要知道的資訊內容範圍,決定是否要深入閱讀,這樣可以節省更多研究時間,閱讀更多的論文資訊,提高資訊分析與研究效率。


以下是整理所有問題與內容後,將資訊摘要分類的結果,作為閱讀參考。



這次針對本篇論文分別提出六種不同問題,以下是根據論文內容透過問題詢問CHATGPT,並忠實還原CHATGPT回答內容

ChatGPT回應 1:

論文內容初步介紹

這篇論文名為《重述與回應:讓大型語言模型為自己提出更好的問題》(Rephrase and Respond,簡稱RaR),由Yihe Deng、Weitong Zhang、Zixiang Chen 和 Quanquan Gu 共同撰寫。該論文介紹了一種新方法,允許大型語言模型(LLMs)重述並擴展人類提出的問題,然後在單一提示中提供回應。主要內容包括:

    人類與LLMs之間的誤解:由於思維框架的差異,人類與LLMs之間可能產生誤解,導致回應不正確。

    提示質量的影響:提示的質量顯著影響LLMs的回應質量。

    重述與回應方法:RaR允許LLMs重述並擴展人類提出的問題,然後在單一提示中提供回應,從而增強語義清晰度並減少歧義。

    RaR的兩步驟變體:首先由一個重述LLM重述問題,然後將原始問題和重述問題一起傳遞給不同的回應LLM。這有助於將重述問題從更能力強的LLM轉移,以釐清較不先進模型的歧義。

    跨任務的性能提升:實驗表明,RaR顯著提高了不同模型在各種任務上的性能。

    與思維鏈(CoT)方法的比較:RaR被證明與CoT方法互補,結合使用可以獲得更好的性能。

    減少歧義的重要性:論文強調了減少問題中的歧義和對齊人類與LLMs的思維框架的重要性。


總的來說,這篇論文將RaR作為一種提高LLM性能和評估LLM能力的有效方法,強調了減少歧義和對齊人類與LLMs思維框架的重要性。


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ChatGPT回應2:

具體介紹:


這篇論文《重述與回應:讓大型語言模型為自己提出更好的問題》(Rephrase and Respond,簡稱RaR)的主要內容:


    人類與LLMs之間的誤解:論文指出,人類與大型語言模型(LLMs)在互動時,由於思維框架的差異,經常會產生誤解。這種誤解可能導致LLMs給出不準確或不相關的回應。


    提示質量的影響:LLMs的回應質量很大程度上取決於給定提示的質量。如果提示含糊不清或歧義重重,LLMs可能無法正確理解並給出恰當的回答。


    重述與回應方法:RaR方法允許LLMs對人類提出的問題進行重述和擴展,然後在同一提示中給出回應。這種方法通過重述問題,有助於提高語義清晰度,減少歧義,從而提高LLMs的回應質量。


    RaR的兩步驟變體:這個變體涉及到兩個不同的LLMs。首先,一個LLM對問題進行重述,然後將原始問題和重述後的問題一起傳遞給另一個LLM進行回應。這種方法特別適用於當原始LLM可能無法完全理解或處理複雜問題時,通過更先進的LLM進行重述來幫助釐清問題。


    跨任務的性能提升:作者通過一系列實驗證明了RaR方法能夠顯著提高LLMs在不同任務上的性能,包括理解複雜問題和提供更準確的回應。


    與思維鏈(CoT)方法的比較:RaR與另一種稱為思維鏈(Chain-of-Thought,CoT)的方法進行了比較。CoT方法鼓勵LLMs在回答問題前,先進行一系列的思考步驟。研究發現,RaR與CoT方法可以互補,結合使用時能進一步提高性能。


    減少歧義的重要性:論文強調,為了提高LLMs的準確性和有效性,減少問題中的歧義並對齊人類與LLMs的思維框架是非常重要的。


總之,這篇論文提出的RaR方法顯示了通過改進問題的表述方式來提高LLMs理解和回應能力的潛力。


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ChatGPT回應3

影響與限制


這篇論文《重述與回應:讓大型語言模型為自己提出更好的問題》(Rephrase and Respond,簡稱RaR)提出的方法對於大型語言模型(LLMs)的應用有著重要的影響,同時也存在一些限制:


影響

    提高準確性和理解能力:RaR方法通過讓LLMs重述問題,有助於提高對問題的理解,從而提供更準確和相關的回應。

    減少歧義:在人機交互中,歧義是一個常見問題。RaR方法通過清晰地重述問題,有助於減少這種歧義。

    擴展LLMs的應用範圍:這種方法可以使LLMs在更廣泛的領域和更複雜的任務中發揮作用,特別是在需要深入理解和處理複雜問題的場景中。

    與其他方法的結合:RaR方法可以與其他方法(如CoT)結合使用,進一步提升LLMs的性能。


限制


    依賴於模型的能力:RaR方法的效果在很大程度上依賴於LLMs的基本能力。如果一個模型本身對語言的理解有限,那麼即使進行了重述,也可能無法達到理想的效果。

    處理時間和資源消耗:重述問題並生成回應可能需要額外的處理時間和計算資源,尤其是在使用兩步驟RaR方法時。

    可能的誤解:雖然重述有助於減少歧義,但也存在重述本身可能引入新的誤解或歧義的風險。

    適用性的範圍:RaR方法可能在某些特定類型的問題或領域中更有效,而在其他情況下效果可能有限。


總的來說,RaR方法為提高LLMs的準確性和適用性提供了一種新的途徑,但其有效性和效率仍然受到模型本身能力和特定應用場景的限制。隨著LLMs技術的進一步發展,這些限制可能會逐漸被克服。


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ChatGPT回應 4

未來發展:


這篇論文提出的方法對於大型語言模型(LLMs)的未來發展提供了一些有趣的方向:


I. 技術創新與優化


    1.更精準的重述算法:未來的研究可能會集中於開發更先進的算法,以更精準地重述和擴展問題,減少引入新歧義的風險。

    2. 自適應學習機制:LLMs可能會被訓練來更好地識別何時需要重述問題,以及如何根據上下文自動調整重述策略。

    3. 效率優化:為了減少計算資源的消耗,未來的研究可能會專注於提高RaR方法的運行效率,特別是在處理大量或複雜問題時。


II. 應用範圍擴展


    1. 多語言和跨文化應用:RaR方法可能會被擴展到多語言和跨文化的環境中,幫助LLMs更好地處理不同語言和文化背景下的語義歧義。

    2. 專業領域的應用:在法律、醫療、科學研究等專業領域,RaR方法可以幫助LLMs更準確地理解和回應專業術語和複雜概念。


III. 人機互動的改進


    1. 更自然的對話體驗:通過改善問題的重述和回應質量,LLMs可以提供更自然、更貼近人類交流方式的對話體驗。

    2. 教育和培訓應用:在教育和培訓領域,RaR方法可以幫助LLMs更有效地與學習者互動,提供個性化的學習支持和反饋。


IV. 道德和社會影響


    1. 數據隱私和安全:隨著LLMs在敏感領域的應用增加,如何保護用戶數據的隱私和安全將成為重要的研究課題。

    2. 偏見和公平性:確保LLMs在重述和回應過程中不會引入或放大偏見,並公平地對待不同群體的用戶,將是未來研究的重要方面。


總之,RaR方法的未來發展有望在提高LLMs性能、擴展應用範圍、改善人機互動體驗等多方面帶來革新,同時也需要關注相關的道德和社會問題。隨著技術的進步和社會的需求變化,這些領域都有可能成為未來研究的熱點。



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ChatGPT內容回應 5 

重要價值


《重述與回應:讓大型語言模型為自己提出更好的問題》(Rephrase and Respond,簡稱RaR)這篇論文提出的方法對於大型語言模型(LLMs)的發展具有重要的價值,這些價值主要體現在以下幾個方面:

I.  提高溝通效率和準確性

    1. 減少歧義:通過重述問題,RaR方法有助於減少人機交互中的歧義,提高溝通的準確性。

    2. 提升回應質量:這種方法可以幫助LLMs更準確地理解用戶的意圖,從而提供更相關和準確的回應。


II. 擴展應用範圍

    1. 多領域適用性:RaR方法可以使LLMs在更廣泛的領域中發揮作用,特別是在需要深入理解複雜問題的場景中。

    2. 跨語言應用:這種方法有潛力被應用於多語言環境,幫助LLMs更好地處理不同語言和文化背景下的交流。


III. 增強人機互動

    1. 改善用戶體驗:通過提供更準確和相關的回應,RaR方法可以提升用戶與LLMs互動的整體體驗。

    2. 個性化交流:這種方法有助於LLMs更好地理解個別用戶的特定需求和語境,從而提供更個性化的互動。


IV. 推動技術創新

    1. 新的研究方向:RaR方法為語言模型的研究提供了新的方向,鼓勵開發更先進的算法和技術。

    2. 促進跨學科合作:這種方法的開發和應用可能需要語言學、計算機科學、心理學等多個學科的知識和技術,促進跨學科合作。


V. 社會和教育應用

    1. 教育工具的改進:在教育領域,RaR方法可以幫助開發更有效的教學輔助工具,特別是在語言學習和專業培訓中。

    2. 支持無障礙溝通:對於語言障礙或特殊需求的用戶,這種方法可以提供更好的溝通支持。


總之,RaR方法的價值不僅在於提高LLMs的溝通效率和準確性,還包括擴展其應用範圍、增強人機互動、推動技術創新,以及在社會和教育領域的應用潛力。隨著這種方法的進一步研究和開發,其價值有望在更多領域得到體現。


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ChatGPT 回應 6

使用方法:


《重述與回應:讓大型語言模型為自己提出更好的問題》(Rephrase and Respond,簡稱RaR)提出的方法在實際應用中,主要涉及以下幾個使用步驟

1. 問題的初步提出

首先,用戶向大型語言模型(LLM)提出一個問題。這個問題可能含糊不清、過於簡略或者包含歧義。

2. 問題的重述

接下來,LLM會根據其理解對問題進行重述。這一步驟的目的是為了提高問題的清晰度,減少歧義,並確保模型正確理解了用戶的意圖。重述可以是對原始問題的擴展、釐清或者重新表達。

3. 回應生成

在問題被重述之後,LLM會基於重述後的問題生成回應。這一步驟是整個RaR方法的核心,因為重述後的問題應該更加清晰和具體,從而使得LLM能夠提供更準確和有用的回應。

4. 可選的二次重述

在某些情況下,可能會進行二次重述,特別是當問題非常複雜或者模型的第一次重述仍然不夠清晰時。這一步驟可以涉及到不同的LLM,其中一個專門負責重述,另一個負責生成回應。

5. 回應的評估和反饋

最後,用戶可以評估LLM提供的回應的質量,並根據需要提供反饋。這一步驟對於持續改進LLM的性能至關重要。


實際應用場景

    客戶服務:在客戶服務中,RaR方法可以幫助自動回應系統更準確地理解和回應客戶的查詢。

    教育和培訓:在教育領域,RaR可以用於提供更準確的學習支持和回答學生的問題。

    專業咨詢:在法律、醫療等專業領域,RaR方法可以幫助專業人士更準確地理解並回應複雜的查詢。


總之,RaR方法的實際應用涉及到問題的重述和基於重述問題的回應生成,這有助於提高溝通的準確性和效率。隨著技術的進步,這種方法有望在多個領域得到廣泛應用。


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怎麼樣?在看完上面ChatGPT所介紹的內容後,是不是很快的在短時間內,就對這篇論文有了比較清楚的概念呢?

把同樣的概念轉用到專利領域,就不難發現具有很大的應用發展空間。

但是,在這裡必須要說明的地方,專利資訊內容有一定的格式與文字、文意描述方式,難度相對較高,需要運用更嚴謹的法和工具,才有機會創造出更高價值的成果。


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2023©汪周禮@智合創新

2023.11.18



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