新世代の大規模言語モデルにアクセスできるようになったとき、私たちの多くが行ったのと同じことを行いました。「ユースケース」をいかにうまく処理したかを指摘しています。その間違いは簡単に見つけられ、利点を考慮してすぐに許されました。ワーカーとしての生産性が向上したと言えます」と彼は言います。「確かに、言​​語モデルを使用すると生産性が向上することに疑いの余地はありません。質問でそのパフォーマンスをテストしましたが、パフォーマンスははるかに優れていました。ものを作り上げる例は少なくなりました。数学の宿題の成績も大幅に向上したと、コリネックは言います。「年末までには、生産性が大幅に向上する可能性があると思います。年までには確実です」と彼は言います。モデルが彼のような研究者の生産性を高める方法は、技術の進歩を促進する可能性があると彼は言います。大規模な言語モデルのその可能性は、物理科学の研究ですでに現れています。機械学習を使用して新しい材料を発見する専門家です。実際には、彼のグループが行っている高度な機械学習研究には役に立たないことを示すように依頼しました。化合物の特性を予測します。化合物の溶解度やその反応性などに関する基本的な質問に答える化学のために特別に開発されました。化合物に名前を付けるだけで、その構造からさまざまな性質を予測できます。米国郵便局は郵便物を監視しています。world!Japanews私たちに関しては新聞はあなたのニュース、エンターテインメント、音楽ファッションのウェブサイトです。エンターテインメント業界からの最新ニュースやビデオを直接提供します。