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推动边界:ChatGPT在粒子物理学中的应用

探索ChatGPT在研究中的无限潜力

[来源] 瑞士CERN大型强子对撞机CMS探测器中的粒子碰撞。

上个月举行了高能物理(HEP)社区计算领域最重要的会议之一:所谓的CHEP 2023,代表Computing on High Energy Physics和核物理 – 是的,简单! 🙂

作为在CERN工作的计算机工程师,这是一个重要的事件:这是看到我们领域最新技术趋势的机会。然而,尽管我完全意识到ChatGPT目前的普及程度,但我并没有期望会有任何关于这个主题的讨论。但我完全错了,事实上有一些!

我觉得它们非常吸引人,所以在这篇文章中,我想描述这些讨论的主要观点。ChatGPT不仅正在改变我们的日常任务,还在重大研究领域,如HEP领域。

让我们探索即将到来的内容!

HEP和CHEP – 简介

HEP社区指的是涉及高能物理领域的科学家、研究人员、工程师、技术人员和机构的全球网络。这个社区致力于研究物质的基本组成部分,以及控制它们相互作用的力量和探索宇宙基本规律

CHEP是一系列的会议,专注于在HEP和核物理领域使用计算、软件和数据管理。实际上,CHEP是相当古老的会议。第一个会议是在1985年举行的,从那以后,它每两年举办一次。总的来说,CHEP会议在推动计算和数据管理方面的进步方面发挥着至关重要的作用。

CHEP作为知识交流、合作和探索新计算技术的平台。这就是为什么我实际上很惊讶:如果某些东西出现在CHEP,那么它很可能是一个新的趋势!而在这个最新的CHEP 2023中,我们有两个关于ChatGPT在HEP领域的全会议。

准备好了吗?

ChatGPT能做科学吗?

关于ChatGPT的第一个全会议非常早就在Jefferson Lab的David Dean进行了。题为Evolution and Revolutions in Computing: Science at the Frontier,David提供了最新计算革命的广泛概述。实际上,ChatGPT是其中之一!

他具体针对ChatGPT是否能够做物理的问题,并且信息很明确:这是一个令人惊叹的工具,可以通过物理考试,但存在一个主要缺陷可能会阻止ChatGPT在不久的将来被纳入工具中: 模型幻觉

[来源] ChatGPT-4技术报告的截图。 ChatGPT解决物理考试的分数用黄色突出显示。

模型幻觉

尽管该模型具备检索类似人类的响应的能力,但仍存在时刻使事实虚构、坚持错误信息、执行任务不正确的倾向。这些不正确的响应被称为幻觉

实际上,给出不正确的答案本身并不是问题。主要问题是ChatGPT经常以令人信服和权威的方式表现出这些倾向。有时,幻觉甚至以高度详细的信息的形式出现,给读者提供了错误的准确性感觉,增加了过度依赖的风险。这绝对是研究社区面临的问题。

为了将ChatGPT用作可信赖的辅助工具,需要控制幻觉。目前,即使ChatGPT没有足够的信息来回答目标主题的查询,它也会尝试提供答案。

对于ChatGPT承认无法提供准确响应的情况,应该没有什么不好的,这将使该工具在精确环境中更加合适,例如在HEP研究中。

ChatGPT作为HEP编程助手

第二个与ChatGPT有关的大会议题是由威斯康星大学的Kyle Crammer提出的,题为“由AI/ML赋能的HEP引领的彻底不同的未来”。

这次谈话更加乐观,认为引入ChatGPT作为HEP工具包中的有价值资产是可行的。事实上,Kyle引用了来自纽约布鲁克黑文国家实验室的Christian Weber的另一次演讲,他介绍了ChatGPT作为编程助手的实际用例,特别是将代码迁移和转换到新平台上。事实上,ChatGPT已经实现了Python解释器供编程使用。

[ Source ] Screenshot from the official ChatGPT documentation.

HEP社区中的每个实验都有自己的编码模板,即使是用Python编码,科学家也必须遵循某些类或样式惯例。其中一个使用案例是将ChatGPT微调为根据实验模板编写分析代码的工具

由于这个用例很有吸引力,我尝试为我的当前实验——瑞士CERN的CMS实验生成一个分析模板,ChatGPT完美地生成了一个初步的模板。我只是使用了Web界面,想象一下在微调它的相关数据后它将会有多强大

Self-made screenshot. Using ChatGPT to generate an analysis template in Python for the CMS Experiment.

根据演讲,即使分析有时不够准确,它也允许生成分析的第一个模板或骨架。这个想法被探索用于为新的实验成员提供更快的入门和更快地建立原型等用例。

总结

我们不能否认,像ChatGPT这样的大型语言模型(LLM)正在改变我们搜索信息、构建应用程序甚至编码的方式。

与任何技术进步一样,我认为评估任何新工具以利用其优势并将其应用于我们的主要领域是合理的。这两个大会议题仅是HEP等大型研究社区中这种评估过程的两个例子。

虽然某些评估可能暂时舍弃ChatGPT作为研究助手,但其他人可能允许在具体和明确的领域中引入这种工具。无论如何,我认为重要的是不要害怕人工智能,并继续与其一起发展,分析其优势,知道如何为目标领域优化其性能,更重要的是,意识到缺陷,保持批判精神始终警惕!

这就是全部内容了!非常感谢您的阅读! 您能想到其他在研究领域使用ChatGPT的应用吗?

您也可以订阅我的新闻简报以获取最新内容。 特别是如果您对有关ChatGPT的文章感兴趣

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