大型语言模型 怎样改变科学研究方法

编译/夏洛特

近年来,大型语言模型(Large Language Model, LLM)迅速崛起,从各种应用程式到日常工具的多样化发展,使其在科技和学术领域的使用越来越广泛。大型语言模型的应用不仅仅限於技术层面,它还逐步改变了科研的方式。从加速文献查阅、辅助实验设计,到促进跨领域合作,LLM正在成为现代科研的重要夥伴,ChatGPT等模型为科研提供了新的视角和工具,未来有望在更广泛的领域持续发挥其效用。

大型语言模型的应用不仅仅限於技术层面,它还逐步改变了科研的方式。(图/123RF)

加速文献阅读与知识吸收

科学家在面对庞大的文献量时,通常需要花费大量时间阅读与分析。然而,LLM如ChatGPT等模型,已被用於协助研究者筛选和总结文献资料,让科学家能更迅速地掌握关键研究进展,节省了阅读和分析的时间,提升了知识吸收的效率。

更多新闻:全力养大Anthropic亚马逊要它比 OpenAI强

辅助实验设计与数据分析

此外,LLM也在实验设计和数据分析中扮演重要角色。研究人员可以透过模型询问实验设计的最佳方法,甚至让模型提供数据分析的建议,减少了试错时间。ChatGPT在处理资料时能根据既有数据模式协助研究者检测异常值,或提供额外数据处理的可能性,大幅加快了科研速度。

扩展跨领域的科研合作

同时,LLM还促进了跨领域合作,让来自不同学科的研究人员可以透过模型得到简化的解释,缩短了理解各领域专业术语的距离。ChatGPT的自然语言处理能力使其成为协作研究的桥梁,协助科学家们更轻松地了解其他领域的专业知识,进而加速了跨学科的创新和合作。

参考资料:forbes

※探索职场,透视薪资行情,请参考【科技类-职缺百科】帮助你找到最适合的舞台!