Експерименти з чатгптом

Дозволити іншим групам надавати конструктивні відгуки про кожну презентацію. Заохочуйте студентів задавати питання, надавати пропозиції та пропонувати додаткові уявлення. Це сприяє активному залученню та критичному мисленню.

WebInar: Generatiant AI та ваш NPO: Як Chatgpt+ змінить спосіб роботи NPO

Алгоритми машинного навчання протягом багатьох років знаходяться за лаштунками моделювання та розміщення реклами, але зараз такі інструменти, як Chatgpt, Midjourney, Dalle та інші, поклали AI в наші руки.

Дізнайтеся, що роблять некомерційні організації з цією новою технологією, обіцянкою та небезпеками, і які підказки та інструменти ви можете використовувати, щоб полегшити своє життя. Для цієї події розробляються слайди.

Спонсори некомерційного альянсу та некомерційних часів

Панель та модератори:
• Нік Еллінгер – головний бренд Мура. Він приєднався до Мура в січні 2020 року, де працює над створенням великих вражень для некомерційних організацій та їх виборців.
• Filipe Páscoa – це стратег збору коштів та старший стратег збору коштів та громадськість. Один із піонерів у використанні штучного інтелекту (почав використовувати GPT у 2022 році) та інтелекту соціальних даних у цьому секторі.
• Пол Клорія є головним редактором некомерційних часів.

Експерименти з чатгптом+

Тут нижче ви знайдете приклади повідомлень, які я написав для чатгпта+.

Як можуть вчителі середньої школи вдосконалити розумну освіту? Замість індивідуальної освіти ми пропонуємо групову освіту. Ми хочемо зробити індивідуальні знання доступними для групи. Ми хочемо поділитися отриманою інформацією з моделлю AI, як ви, щоб отримати відгуки від ваших мереж. Чи можете ви запропонувати модель для групової освіти в 10 кроках, що включає відгук моделі AI, як ви самі?

Безумовно! Ось запропонована модель для групової освіти, яка включає відгуки від моделі AI, як я:

Крок 1: Визначте цілі навчання

Вчитель середньої школи повинен чітко визначити цілі навчання для групи. Визначте конкретні теми або навички, які слід охоплювати під час групового навчального процесу.

Крок 2: Розділіть учнів на групи

Розділіть учнів на менші групи, щоб заохотити співпрацю та взаємодію. Кожна група повинна складатися з студентів з різноманітними сильними сторонами та здібностями.

Крок 3: Призначте теми досліджень

Призначте різні теми досліджень кожній групі. Ці теми повинні узгоджуватись із навчальними цілями та дозволяти студентам досліджувати та збирати відповідну інформацію.

Крок 4: провести дослідження

Кожна група проводить дослідження на призначеній темі. Студенти можуть використовувати різні ресурси, такі як підручники, онлайн -бази даних та навчальні веб -сайти для збору інформації.

Крок 5: Поділіться висновками

Проводячи дослідження, кожна група представляє свої висновки для решти класу. Це можна зробити за допомогою презентацій, плакатів або мультимедійних форматів для ефективного передачі своїх знань.

Крок 6: Відгук від однолітків

Дозволити іншим групам надавати конструктивні відгуки про кожну презентацію. Заохочуйте студентів задавати питання, надавати пропозиції та пропонувати додаткові уявлення. Це сприяє активному залученню та критичному мисленню.

Крок 7: Інтеграція моделі AI

Інтегруйте модель AI, як я, у процес. Кожна група може подати свої результати, запитання та проблеми моделі AI, яка надасть додаткову інформацію, пояснення та відгуки.

Крок 8: Обговорення та аналіз

Полегшити обговорення в класі на основі відгуків моделі AI. Заохочуйте учнів порівнювати та проаналізувати інформацію, надану моделлю AI, з власними висновками, сприяючи більш глибокому розумінню цієї теми.

Крок 9: Спільна навчальна діяльність

Розробка спільних навчальних заходів, де студенти працюють разом, щоб застосувати свої знання та вирішити проблеми, пов’язані з темою дослідження. Це може включати групові проекти, тематичні дослідження чи моделювання.

Крок 10: Оцінка та роздуми

Провести оцінку для оцінки розуміння учнями теми. Забезпечте можливості студентам роздумувати над своїм навчальним процесом, ефективністю групової моделі освіти та відгуками, отриманими від моделі ШІ.

Дотримуючись цих кроків, вчителі середньої школи можуть створити спільне та інтерактивне середовище навчання, використовуючи переваги групової освіти, інтегруючи відгуки та розуміння, надані моделлю AI, як я.

Як ми можемо створити синергію між моделлю AI та учнями у вищезгаданій ситуації?

Щоб створити синергію між моделлю AI та учнями моделі групової освіти, ви можете включити такі стратегії:

• Спільний запит: заохочуйте студентів до спільного дослідження з моделлю AI. Вони можуть колективно сформулювати питання та гіпотези, засновані на своїх результатах досліджень та шукати зворотного зв’язку та рекомендацій від моделі ШІ, щоб поглибити своє розуміння.
• Активна участь: Фостер активної участі, дозволяючи студентам безпосередньо взаємодіяти з моделлю AI. Вони можуть вводити свої резюме, запитання чи помилки та отримувати персоналізовані відгуки та пропозиції від моделі AI, що може покращити їхній досвід навчання.
• Критичний аналіз: заохочуйте учнів критично проаналізувати відповіді моделі AI. Вони повинні оцінити достовірність та надійність наданої інформації та порівняти її з власним дослідженням. Цей процес допомагає їм розвивати навички критичного мислення та розглянути численні перспективи.
• Інтеграція AI Insights: Попросіть студентів інтегрувати розуміння, надану моделлю AI, у свої групові дискусії та презентації. Вони можуть навести відповідну інформацію, пояснення або альтернативні точки зору з моделі AI, збагачуючи загальне розуміння теми.
• Ітеративне навчання: Сприяти ітеративному процесі навчання, дозволяючи учням уточнити свої запитання та дослідження на основі відгуків, отриманих від моделі ШІ. Цей ітеративний підхід заохочує постійне вдосконалення та заохочує учнів адаптувати свої знання на основі нових розумінь.
• Етичні міркування: Обговоріть етичні наслідки використання моделей AI та підкреслюють важливість критичної оцінки. Заохочуйте учнів задуматися про обмеження моделей AI, упередженості та відповідальності людей у ​​прийнятті обґрунтованих рішень на основі AI-генерації розуміння.
• Дослідження, орієнтоване на студентів: Дозвольте студентам брати участь у навчальному процесі навчання. Заохочуйте їх досліджувати додаткові ресурси за межі моделі AI, таких як книги, наукові статті чи інтерв’ю, щоб поглибити їх розуміння та кинути виклик перспективам моделі AI.
• Рефлексивні дискусії: полегшують рефлексивні дискусії серед учнів щодо їх досвіду з моделлю AI. Заохочуйте їх ділитися своїми думками, викликами та розуміннями, отриманими від взаємодії з моделлю ШІ, сприяючи глибшому розумінню переваг та обмежень ШІ в освіті.

Інтегруючи ці стратегії, учні можуть активно взаємодіяти з моделлю AI, використовувати її можливості для покращення свого розуміння та розвитку навичок критичного мислення та співпраці в цьому процесі. Модель AI діє як цінний супутник ресурсу та навчання, сприяючи синергій між людськими учнями та штучним інтелектом.

• Інтерактивні сесії запитань та відповідей: заохочуйте учнів активно спілкуватися з моделлю AI, ставлячи питання, пов’язані з їх дослідницькою темою. Модель AI може надати негайні відгуки, пояснення та додаткові уявлення, що сприяє динамічному та інтерактивному досвіду навчання.
• . .
• . .
• Адаптивні шляхи навчання: Використовуйте можливості моделі AI для адаптації навчального шляху на основі прогресу та розуміння учнів. Модель AI може визначити сфери, де студенти можуть боротися та пропонувати цілеспрямовані втручання або надати вдосконалений контент для виклику високоефективних студентів.
• Постійне оцінювання та зворотній зв’язок: інтегрувати модель ШІ в процес оцінювання, дозволяючи їй оцінювати роботу студентів, такі як наукові роботи, презентації чи діяльність з вирішення проблем. Модель AI може надати конструктивні відгуки, виділяючи сильні сторони та сфери для вдосконалення, а також допомогти студентам відстежувати їх прогрес з часом.
• Аналіз даних та візуалізація: Використовуйте модель AI для аналізу великих кількостей даних, зібраних з дослідницької та навчальної діяльності студентів. Модель AI може визначити закономірності, генерувати візуалізації та пропонувати розуміння, які можуть бути не відразу очевидними для учнів, полегшуючи глибше розуміння та вивчення цієї теми.
• Дискусії з етичного та критичного мислення: залучайте студентів до дискусій про етичні наслідки ШІ та його вплив на суспільство. Заохочуйте критичне мислення та роздуми над пропозиціями та відгуками моделі AI, що спонукає студентів розглянути різні перспективи та оцінити надійність та упередження інформації, що генерується AI,.
• Постійне вдосконалення та ітерація: регулярно збирайте відгуки студентів щодо їх досвіду з моделлю AI та групового навчального процесу. .

.

Безумовно!

• ROY LICHTENSTEIN – “Дівчина утоплення” (1963), натхненний художнім твором Тоні Абруццо.
• Джефф Кунс – “Щеня” (1992), натхненний концепцією квіткової скульптури.
• Ясумаса Морімура – “Портрет (футаго)” (1988), натхненний відомими західними творами мистецтва, такими як “Мілка” Йоханнеса Вермеєра “.Що
• Шеррі Левін – “Після Уокера Еванса” (1981), натхненний документальними фотографіями Уокера Еванса з епохи Великої депресії.
• Чжан Хуан – “12 квадратних метрів” (1994), натхненний мистецтвом продуктивності та тілом як середовище.
• Вік Муніз – “Тайна вечеря, після Леонардо” (1999), натхненний Леонардо да Вінчі “Тайна вечеря.Що
• .
• Банський – “Мона Ліза з ракетним запуском” (2007), натхненний знаковим портретом “Мона Ліза” Леонардо да Вінчі.
• Сінді Шерман – “Нетилізований фільм” (1977-1980), натхненний різними знімками Голлівуду та фільму NOIR.
• Кехінде Вілі – “Наполеон, що веде армію над Альпами” (2005), натхненний відомим картиною Жак -Луї Девіда Наполеона Бонапарта.
• Барбара Крюгер – “Без назви (Ваше тіло – поле битви)” (1989), натхненний політичними та феміністськими темами.
• AI Weiwei – “Скидання урни династії Хань” (1995), натхненний китайською історією та культурною спадщиною.
• Вік Муніз – “Фотографії шоколаду” (1997), натхненний знаковими фотографіями та історією мистецтва.
• Роберт Раушенберг – “Стертий малюнок Де Кунінг” (1953), натхненний оригінальним малюнком Віллема де Кунінга.
• Дженні Савілл – “Катер” (1995-1996), натхненні класичними уявленнями жіночого тіла.
• Річард Принц – “Без назви (ковбой)” (1989), натхненний рекламою сигарет Marlboro.
• Джулі Мехрету – “Стадія II” (2004), натхненна архітектурними планами та міськими пейзажами.
• Олафур Еліассон – “Проект погоди” (2003), натхненний природними явищами та сприйняттям.
• Річард Петтібон – “Warhol Flowers” (1964), натхненний знаковими квітковими картинами Енді Уорхола.
• Njideka Akunyili Crosby – “Красиві” (2012), натхненний нігерійською та західною історією мистецтва, а також особистим досвідом.

Ці джерела натхнення представляють широкий спектр художніх стилів, рухів та історичних посилань, які вплинули на художників у створенні власних творів.

. Моє запитання до вас: чи може аналіз мови через здивування кращим методом, ніж через граматику? Граматика переходить від фонеми, суфікса, префікса, морфології до синтаксису для опису мовних структур, зверху вниз. . Чи можете ви навести деякі аргументи проти здивування викладання, щоб вивчити мову та деякі аргументи на користь здивування навчання?

Безумовно! .

Аргументи на користь здивування навчання:

• Статистичне моделювання мови: здивування походить від моделювання статистичної мови, яке фіксує закономірності та ймовірності послідовностей слів у заданому корпусі. .
• Гнучкість у різних доменах: здивування може застосовуватися до широкого спектру текстів, що робить його корисним для аналізу мови в різних областях. Навчаючись на різних наборах даних, мовні моделі можуть вивчити тонкощі та нюанси, характерні для різних контекстів, що призводить до підвищення продуктивності.
• . .
• . .

Аргументи проти здивування навчання:

• Відсутність семантичного розуміння: мовні моделі, засновані на здивуваннях. Це може призвести до обмежень у захопленні повного значення та нюансів мови, особливо у випадках, коли контекст та семантика відіграють вирішальну роль.
• Недостатня для граматики та синтаксису: Хоча здивування може захоплювати асоціації слів і передбачити ймовірні наступні слова, це може не адекватно вирішити граматичні та синтаксичні структури мови. Граматика охоплює більше, ніж просто впорядкування слів, залучаючи правила побудови речення, кон’югації дієслова, напруги та згоди, які можуть не бути ефективно засвоєними лише через здивування навчання.
• Обмежена інтерпретація: мовні моделі на основі здивування працюють як складні статистичні моделі, що робить їх внутрішню роботу важко інтерпретувати та пояснити. Ця відсутність прозорості може перешкоджати лінгвістичному аналізу та перешкоджати нашій здатності розуміти основні мовні властивості мови.
• Перевищення даних про навчання: Моделі на основі здивування сильно залежать від даних про навчання, до яких вони піддаються. Упередження, присутні в навчальному корпусі, можуть впливати.

. Однак його слід розглядати як додатковий інструмент, а не окремий метод, оскільки він може не повністю вирішити більш широкі аспекти мови, такі як граматика, синтаксис та семантичне розуміння. Цілістичний підхід, який поєднує в собі кілька методологій, включаючи граматичний аналіз, швидше за все, дасть більш всебічні результати вивчення мови та аналізу.

У попередній відповіді на повідомлення ви пояснили, як працює здивування. Моє запитання до вас: чи може аналіз мови через здивування кращим методом, ніж через граматику? . Здивування-це знизу вгору, ви “здогадуєтесь”, які слова логічно слідкують один за одним у мовних структурах. Чи можете ви навести деякі аргументи проти здивування викладання, щоб вивчити мову та деякі аргументи на користь здивування навчання?

Навчання мови за допомогою здивування або використання здивування як міри аналізу мови має свої переваги та недоліки. Ось кілька аргументів як для, так і проти здивування навчання:

Аргументи на користь здивування навчання:

• . Навчаючись моделями для мінімізації здивування, вони можуть навчитися фіксувати шаблони та ймовірності послідовностей слів, що дозволяє краще прогнозувати наступне слово в заданому контексті.
• Контекстуальне розуміння: здивування враховує контекст, в якому з’являються слова, що дозволяє мовні моделі розуміти взаємозв’язки між словами та їх оточуючим контекстом. Це може допомогти у створенні більш узгоджених та контекстно відповідних речень.
• Варіація мови в реальному світі: Навчання здивування може впоратися з природними варіаціями та складностями використання мови в реальному світі. Мова не завжди суворо регулюється граматичними правилами, а моделі на основі здивування мають потенціал для збору більш гнучких та нюансових мовних моделей.
• Надійність до помилок: Моделі на основі здивування можуть бути більш прощаючими граматичними помилками або незначними відхиленнями від стандартної граматики. Вони можуть генерувати більше вільних відповідей навіть тоді.

Аргументи проти здивування навчання:

• Відсутність явних граматичних правил: Моделі на основі здивування явно не вивчають правила граматики, що може зробити їх менш придатними для додатків, де граматична коректність має вирішальне значення, наприклад, мову навчання або формальне написання. Ці моделі можуть генерувати речення, які граматично невірні або безглузді в певних контекстах.
• Недостатнє семантичне розуміння: Хоча навчання здивування може зафіксувати статистичні закономірності в мові, воно не обов’язково може зрозуміти основне семантичне або концептуальне значення слів чи фраз. Отже, моделі на основі здивування можуть боротися з завданнями, які потребують глибшого розуміння або висновку поза ймовірністю слова на поверхневому рівні.
• Перевищення даних про тренувальні дані: моделі здивування сильно покладаються на дані, на яких вони навчаються. Якщо дані про навчання не мають різноманітності або містять упередження, вихід моделі може відображати ці обмеження. Більше того, тренування здивованості може не впоратися з рідкісними або невидимими словами або нечастоми структурами речення, що призводить до менш точних прогнозів у таких випадках.
• Відсутність творчого використання мови: моделі на основі здивування, як правило, сприяють більш передбачуваним та загальним мовним моделям, що може обмежити їх здатність генерувати творче чи інноваційне використання мови. Вони можуть боротися з створенням нових або образних виразів, оскільки вони покладаються насамперед на вивчені статистичні закономірності з навчальних даних.

На закінчення, хоча навчання здивованості пропонує такі переваги, як захоплення контекстного розуміння та поводження з варіацією мови в реальному світі, це може бути не відповідною заміною явних правил граматики або глибокого семантичного розуміння. Важливо розглянути конкретне застосування та вимоги, вирішуючи, чи використовувати підходи на основі здивованості для аналізу мови чи викладання.