Webinar: Generativ AI & din NPO: Hvordan chatgpt vil endre måten NP – Non Profit Times Store, eksperimenter med chatgpt

Eksperimenter med chatgpt

La andre grupper gi konstruktive tilbakemeldinger på hver presentasjon. . .

Webinar: Generativ AI & din NPO: Hvordan chatgpt+ vil endre måten NPO -er fungerer

Lær hva ideelle organisasjoner gjør med denne nye teknologien, løftet og farene, og hva som ber og verktøy du kan bruke for å gjøre livet ditt enklere. Lysbilder utvikles for denne begivenheten.

Sponset av ideelle organisasjoner og ideelle organisasjoner

Panel og moderatorer:
• Nick Ellinger er sjefsjef i Moore. Han begynte i Moore i januar 2020 hvor han jobber for å skape gode opplevelser for ideelle organisasjoner og deres bestanddeler.
• Filipe Páscoa er en datakrafter og senior innsamlings- og offentlig engasjementsstrateg. En av pionerene i bruk av kunstig intelligens (startet å bruke GPT i 2022) og sosial dataintelligens i sektoren.
• Paul Clolery er sjefredaktør for ideelle organisasjoner.

Eksperimenter med chatgpt+

Her nedenfor finner du eksempler på meldingene jeg skrev for chatgpt+.

Hvordan kan lærere på videregående skole forbedre smart utdanning? I stedet for individuell utdanning, foreslår vi gruppeopplæring. Vi ønsker å gjøre individuell kunnskap tilgjengelig for gruppen. Vi ønsker å dele den hentede informasjonen med en AI -modell som deg for å få tilbakemelding fra nettverkene dine. Kan du foreslå en modell for gruppeopplæring i 10 trinn som inkluderer tilbakemelding fra en AI -modell som deg selv?

Sikkert! Her er en foreslått modell for gruppeopplæring som inneholder tilbakemeldinger fra en AI -modell som meg selv:

Trinn 1: Identifiser læringsmål

Læreren på videregående skole skal tydelig definere læringsmålene for gruppen. Bestem de spesifikke emnene eller ferdighetene som skal dekkes under gruppeutdanningsprosessen.

Trinn 2: Del studentene i grupper

Del studentene i mindre grupper for å oppmuntre til samarbeid og samhandling. Hver gruppe skal bestå av studenter med forskjellige styrker og evner.

Trinn 3: Tildel forskningsemner

Tilordne forskjellige forskningsemner til hver gruppe. Disse emnene skal samsvare med læringsmålene og la elevene utforske og samle relevant informasjon.

Trinn 4: Gjennomføre forskning

Hver gruppe forsker på sitt tildelte emne. Studentene kan bruke forskjellige ressurser som lærebøker, online databaser og utdanningsnettsteder for å samle informasjon.

Trinn 5: Del funn

Etter å ha forsket, presenterer hver gruppe sine funn for resten av klassen. Dette kan gjøres gjennom presentasjoner, plakater eller multimediaformater for å kommunisere kunnskapen sin effektivt.

Trinn 6: Tilbakemelding fra jevnaldrende

La andre grupper gi konstruktive tilbakemeldinger på hver presentasjon. Oppmuntre studentene til å stille spørsmål, gi forslag og gi ytterligere innsikt. Dette fremmer aktivt engasjement og kritisk tenking.

Trinn 7: AI -modellintegrasjon

Integrere en AI -modell som meg selv i prosessen. Hver gruppe kan sende inn sine forskningsresultater, spørsmål og bekymringer til AI -modellen, som vil gi ytterligere innsikt, forklaringer og tilbakemeldinger.

Trinn 8: Diskusjon og analyse

Legge til rette for en diskusjon i klasserommet basert på AI -modellens tilbakemelding. Oppmuntre studentene til å sammenligne og analysere informasjonen levert av AI -modellen med sine egne funn, og fremme en dypere forståelse av emnet.

Trinn 9: Samarbeidslæringsaktiviteter

Design samarbeidende læringsaktiviteter der studenter jobber sammen for å anvende sin kunnskap og løse problemer relatert til forskningsemnet. Dette kan omfatte gruppeprosjekter, casestudier eller simuleringer.

Trinn 10: Evaluering og refleksjon

Gjennomføre en evaluering for å vurdere studentenes forståelse av emnet. Gi muligheter for studentene til å reflektere over læringsprosessen deres, effektiviteten til gruppeutdanningsmodellen og tilbakemeldingene mottatt fra AI -modellen.

Ved å følge disse trinnene kan lærere på videregående skoler skape et samarbeidende og interaktivt læringsmiljø, og utnytte fordelene med gruppeopplæring mens de integrerer tilbakemelding og innsikt levert av en AI -modell som meg selv.

Hvordan kan vi skape synergier mellom AI -modellen og elevene i ovennevnte situasjon?

For å skape synergier mellom AI -modellen og elevene i gruppeutdanningsmodellen, kan du innlemme følgende strategier:

Samarbeidsundersøkelse: Oppmuntre studentene til å delta i samarbeidsundersøkelse med AI -modellen. De kan samlet formulere spørsmål og hypoteser basert på deres forskningsresultater og søke tilbakemelding og veiledning fra AI -modellen for å utdype forståelsen.
Aktiv deltakelse: fremme aktiv deltakelse ved å la studentene samhandle direkte med AI -modellen. De kan legge inn forskningssammendrag, spørsmål eller misoppfatninger, og motta personlige tilbakemeldinger og forslag fra AI -modellen, noe som kan forbedre læringsopplevelsen deres.
Kritisk analyse: Oppmuntre studentene til å kritisk analysere AI -modellens svar. De bør evaluere gyldigheten og påliteligheten til informasjonen som er gitt og sammenligne den med egen forskning. Denne prosessen hjelper dem å utvikle kritiske tenkemåter og vurdere flere perspektiver.
Integrering av AI -innsikt: La studentene integrere innsikten som AI -modellen leveres i deres gruppediskusjoner og presentasjoner. De kan sitere relevant informasjon, forklaringer eller alternative synspunkter fra AI -modellen, og berike den generelle forståelsen av emnet.
Iterativ læring: Fremme en iterativ læringsprosess ved å la studentene avgrense spørsmålene og forskningen basert på tilbakemeldingene mottatt fra AI -modellen. .
Etiske hensyn: Diskuter de etiske implikasjonene av å bruke AI -modeller og fremheve viktigheten av kritisk evaluering. Oppmuntre studentene til å reflektere over begrensningene i AI-modeller, skjevheter og menneskers ansvar i å ta informerte beslutninger basert på AI-generert innsikt.
Studentdrevet utforskning: Studenter for å ta eierskap til læringsprosessen sin til å ta eierskap til læringsprosessen. Oppmuntre dem til å utforske flere ressurser utover AI -modellen, for eksempel bøker, vitenskapelige artikler eller intervjuer, for å utdype deres forståelse og utfordre AI -modellens perspektiver.
Reflekterende diskusjoner: Tilrettelegge for reflekterende diskusjoner blant elevene om deres erfaringer med AI -modellen. Oppmuntre dem til å dele sine tanker, utfordringer og innsikt som er oppnådd ved å samhandle med AI -modellen, og fremme en dypere forståelse av fordelene og begrensningene til AI i utdanning.

Ved å integrere disse strategiene, kan elevene aktivt engasjere seg i AI -modellen, utnytte den. .

For å skape synergier mellom AI -modellen og elevene i gruppeutdanningsmodellen, kan du innlemme følgende strategier:

Interaktive Q & A -økter: Oppmuntre studentene til aktivt å engasjere seg i AI -modellen ved å stille spørsmål relatert til forskningsemnet deres. AI -modellen kan gi øyeblikkelig tilbakemelding, forklaringer og ytterligere innsikt, fremme en dynamisk og interaktiv læringsopplevelse.
Samarbeidskunnskapsbygging: Bruk AI -modellen som et delt kunnskapsrepository der studentene kan bidra med sin egen innsikt, funn og tolkninger. AI-modellen kan deretter gi tilbakemelding og foreslå forbindelser mellom forskjellige informasjonsstykker, og lette en samarbeidende kunnskapsbyggingsprosess.
Personlige anbefalinger: Utnytt AI -modellens evne til å analysere individuelle læringsmønstre og gi personaliserte anbefalinger til studentene. AI -modellen kan foreslå ytterligere ressurser, praksisøvelser eller tilleggsmateriell skreddersydd til hver elevs behov og interesser.
Adaptive Learning Paths: Bruk AI -modellens evner til å tilpasse læringsveien basert på studentenes fremgang og forståelse. AI-modellen kan identifisere områder der studenter kan slite og tilby målrettede intervensjoner eller gi avansert innhold for å utfordre studenter med høy ytelse.
. AI -modellen kan gi konstruktive tilbakemeldinger, fremheve styrker og forbedringsområder, og hjelpe elevene med å spore fremgangen over tid.
Dataanalyse og visualisering: Bruk AI -modellen til å analysere store mengder data samlet inn fra studentenes forsknings- og læringsaktiviteter. AI -modellen kan identifisere mønstre, generere visualiseringer og tilby innsikt som kanskje ikke umiddelbart er tydelig for elevene, noe som letter dypere forståelse og utforsking av emnet.
Etiske og kritiske tenkningsdiskusjoner: Engasjer studenter i diskusjoner om de etiske implikasjonene av AI og dets innvirkning på samfunnet. Oppmuntre til kritisk tenking og refleksjon over AI-modellens forslag og tilbakemeldinger, og ber studentene vurdere forskjellige perspektiver og evaluere påliteligheten og skjevhetene av AI-generert informasjon.
Kontinuerlig forbedring og iterasjon: Samle tilbakemeldinger regelmessig fra studenter på sine erfaringer med AI -modellen og gruppeutdanningsprosessen. Bruk deres innsikt for å avgrense og forbedre integrasjonen av AI -modellen, gjøre justeringer for bedre å imøtekomme elevenes behov og forbedre den generelle pedagogiske opplevelsen.

Ved å implementere disse strategiene kan du fremme synergier mellom AI -modellen og elevene, fremme aktivt engasjement, personaliserte læringsopplevelser og samarbeidskunnskapskonstruksjon.

Sikkert! Her er artistene fra forrige liste sammen med den spesifikke inspirasjonskilden for deres kunstverk:

Roy Lichtenstein – “Drowning Girl” (1963) Inspirert av Tony Abruzzos kunstverk.
Jeff Koons – “Puppy” (1992) Inspirert av begrepet blomsterskulptur.
Yasumasa Morimura – “Portrait (Futago)” (1988) Inspirert av kjente vestlige kunstverk, som Johannes Vermeer’s “The Milkmaid.””
Sherrie Levine – “After Walker Evans” (1981) inspirert av Walker Evans ‘dokumentarfotografier fra den store depresjonstiden.
Zhang Huan – “12 kvadratmeter” (1994) inspirert av performancekunst og kroppen som et medium.
Vik Muniz – “The Last Supper, After Leonardo” (1999) inspirert av Leonardo da Vincis “The Last Supper.””
Elaine Sturtevant – “Duchamp Bicycle Wheel” (1969) Inspirert av Marcel Duchamps originale “Bicycle Wheel” -kunstverk.
Bansky – “Mona Lisa With Rocket Launcher” (2007) Inspirert av Leonardo Da Vincis ikoniske “Mona Lisa” -portrett.
Cindy Sherman – “Untitled Film Stills” (1977-1980) Inspirert av forskjellige Hollywood og Film Noir -bilder.
Kehinde Wiley – “Napoleon Leading the Army Over Alps” (2005) Inspirert av Jacques -Louis Davids berømte maleri av Napoleon Bonaparte.
Barbara Kruger – “Untitled (Your Body is a Battleground)” (1989) inspirert av politiske og feministiske temaer.
Ai Weiwei – “Droping a Han Dynasty Urn” (1995) Inspirert av kinesisk historie og kulturarv.
Vik Muniz – “Pictures of Chocolate” (1997) inspirert av ikoniske fotografier og kunsthistorie.
Robert Rauschenberg – “Slettet de Kooning Drawing” (1953) Inspirert av Willem de Koonings originale tegning.
Jenny Saville – “Badere” (1995-1996) Inspirert av klassiske representasjoner av den kvinnelige kroppen.
Richard Prince – “Untitled (Cowboy)” (1989) Inspirert av Marlboro sigarettannonser.
Julie Mehretu – “Stadia II” (2004) Inspirert av arkitektoniske planer og bybilder.
Olafur Eliasson – “The Weather Project” (2003) Inspirert av naturfenomener og persepsjon.
Richard Pettibone – “Warhol Flowers” (1964) Inspirert av Andy Warhols ikoniske blomstermalerier.
Njideka Akunyili Crosby – “The Beautifulful Ones” (2012) inspirert av nigeriansk og vestlig kunsthistorie, samt personlige opplevelser.

Disse inspirasjonskildene representerer et bredt spekter av kunstneriske stiler, bevegelser og historiske referanser som har påvirket kunstnerne i å lage sine egne verk.

I et tidligere svar på en melding forklarte du hvordan forvirring fungerer. Spørsmålet mitt til deg er: Ville språkanalyse gjennom forvirring være en bedre metode enn gjennom grammatikk? Grammatikk går fra fonem, suffiks, prefiks, morfologi til syntaks for å beskrive språkstrukturer, topp ned. Fengsling er bottom-up, du “gjetter” hvilke ord som følger hverandre logisk i språkstrukturer. Kan du gi noen argumenter mot å lære forvirring for å lære et språk og noen argumenter til fordel for forvirringstrening?

Sikkert! Jeg kan gi noen argumenter både for og imot å bruke forvirring som en metode for språkanalyse og læring.

Argumenter til fordel for forvirringstrening:

Statistisk språkmodellering: forvirring er avledet fra statistisk språkmodellering, som fanger opp mønstrene og sannsynlighetene for ordsekvenser i et gitt korpus. Denne tilnærmingen gir mulighet for en datadrevet analyse av språk, og gir innsikt i sannsynligheten for ordkombinasjoner og hjelper til med spådommen om påfølgende ord.
Fleksibilitet på tvers av domener: Forvelldom kan brukes på et bredt spekter av tekster, noe som gjør det nyttig for språkanalyse på tvers av forskjellige domener. Ved å trene på forskjellige datasett, kan språkmodeller lære seg vanskeligheter og nyanser som er spesifikke for forskjellige kontekster, noe som fører til forbedret ytelse.
Tilpasningsevne til nye språk og variasjoner: Forperringsbaserte språkmodeller kan trenes på store korpora av tekst på flere språk, slik at de kan lære strukturen og mønstrene til forskjellige språk. Denne fleksibiliteten er spesielt gunstig for mindre studerte språk eller dialekter med begrensede språklige ressurser.
Kontekstuell forståelse: Perplexity tar hensyn til den omkringliggende konteksten når du forutsier neste ord i en sekvens. Denne kontekstuelle forståelsen gir mulighet for mer nøyaktige spådommer og bedre fange betydningen og intensjonen til teksten.

Argumenter mot forvirringstrening:

Mangel på semantisk forståelse: Perplexity-baserte språkmodeller fokuserer først og fremst på statistikk på overflatenivå og ordssannsynligheter, ofte uten dyp semantisk forståelse. .
Utilstrekkelig for grammatikk og syntaks: Selv om forvirring kan fange ordforeninger og forutsi sannsynlige neste ord, kan det ikke være tilstrekkelig å adressere de grammatiske og syntaktiske strukturene til et språk. .
Begrenset tolkbarhet: Perplexity-Based Language Models fungerer som komplekse statistiske modeller, noe som gjør deres indre arbeid vanskelig å tolke og forklare. Denne mangelen på åpenhet kan hindre språklig analyse og hindre vår evne til å forstå de underliggende språklige egenskapene til et språk.
Overstyring av treningsdata: Forvirlighetsbaserte modeller avhenger sterkt av treningsdataene de blir utsatt for. Forspenninger som er til stede i treningskorpuset kan påvirke modellens spådommer, potensielt forevige stereotyper eller forplante problematiske språkmønstre.

Avslutningsvis har forvirringsbasert språkanalyse sine fordeler med å fange opp statistiske regelmessigheter og forutsi ordsekvenser. Imidlertid bør det betraktes som et komplementært verktøy i stedet for en frittstående metode, da det kanskje ikke fullt ut adresserer de bredere aspektene ved språk, for eksempel grammatikk, syntaks og semantisk forståelse. En helhetlig tilnærming som kombinerer flere metoder, inkludert grammatikkanalyse, vil sannsynligvis gi mer omfattende språkopplæring og analyseutfall.

Lære språk gjennom forvirring eller bruk av forvirring som et mål på språkanalyse har sine egne fordeler og ulemper. Her er noen argumenter både for og mot forvirringstrening:

Argumenter til fordel for forvirringstrening:

Statistisk språkmodellering: Forvelldom er en metrikk som vanligvis brukes i statistisk språkmodellering for å evaluere ytelsen til språkmodeller. Ved å trene modeller for å minimere forvirring, kan de lære å fange opp mønstre og sannsynligheter for ordsekvenser, noe som muliggjør bedre prediksjon av neste ord i en gitt sammenheng.
Kontekstuell forståelse: Perplexity tar hensyn til konteksten som ord vises, slik at språkmodeller kan forstå forholdet mellom ord og deres omkringliggende kontekst. Dette kan hjelpe med å generere mer sammenhengende og kontekstuelt passende setninger.
Virkelig språkvariasjon: Perplexity Training kan håndtere de naturlige variasjonene og kompleksitetene i virkelige språkbruk. Språk er ikke alltid strengt styrt av grammatiske regler, og forvirringsbaserte modeller har potensial til å fange mer fleksible og nyanserte språkmønstre.
Robusthet til feil: Forvrunnsbaserte modeller kan være mer tilgivende for grammatiske feil eller små avvik fra standard grammatikk. De kan generere mer flytende svar selv når inngangen inneholder feil eller uoverensstemmelser, noe som gjør dem potensielt mer nyttige i scenarier der brukere kanskje ikke holder seg til grammatiske regler.

Argumenter mot forvirringstrening:

Mangel på eksplisitte grammatikkregler: Perplexity-baserte modeller lærer ikke eksplisitt grammatikkregler, noe som kan gjøre dem mindre egnet for applikasjoner der grammatisk korrekthet er avgjørende, for eksempel språkinstruksjon eller formell skriving. Disse modellene kan generere setninger som er grammatisk uriktige eller nonsensiske i visse sammenhenger.
Utilstrekkelig semantisk forståelse: Selv om forvirringstrening kan fange opp statistiske regelmessigheter på språk, kan det ikke nødvendigvis forstå den underliggende semantiske eller konseptuelle betydningen av ord eller uttrykk. Følgelig kan forvirringsbaserte modeller slite med oppgaver som krever dypere forståelse eller inferens utover ordnivå-sannsynligheter på overflatenivå.
Overstyring av treningsdata: Forvelleskraftsmodeller stoler sterkt på dataene de er opplært på. Hvis treningsdataene mangler mangfold eller inneholder skjevheter, kan modellens produksjon gjenspeile disse begrensningene. Dessuten kan forvirringstrening ikke håndtere sjeldne eller usettede ord eller uvanlige setningsstrukturer godt, noe som fører til mindre nøyaktige spådommer i slike tilfeller.
Mangel på kreativ språkbruk: Forvelleskonserett-baserte modeller har en tendens til å favorisere mer forutsigbare og vanlige språkmønstre, noe som kan begrense deres evne til å generere kreativ eller innovativ språkbruk. De kan slite med å produsere nye eller fantasifulle uttrykk, da de først og fremst er avhengige av lærte statistiske regelmessigheter fra treningsdataene.

Avslutningsvis, selv om forvirringstrening gir fordeler som å fange kontekstuell forståelse og håndtere virkelige verdens språkvariasjon, kan det ikke være en passende erstatning for eksplisitt grammatikkregler eller dyp semantisk forståelse. Det er viktig å vurdere den spesifikke anvendelsen og kravene når du bestemmer deg for å bruke forvirringsbaserte tilnærminger for språkanalyse eller undervisning.