1 分•作者: thevpc•4 个月前
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1 分•作者: mooreds•4 个月前
3 分•作者: lucasepe•4 个月前
33 分•作者: shadow28•4 个月前
4 分•作者: BugsJustFindMe•4 个月前
在当今这个令人心惊胆战的时代,越来越多的帖子被证明是人工智能生成的垃圾内容,许多人都对此深恶痛绝。你认为除了现有的举报按钮之外,是否应该有一个单独的方式来标记你认为某个帖子是垃圾内容?也许只有我这么想,但我感觉为帖子设置一个专门的“[AI 垃圾内容]”举报选项会很有用,因为我对待因其他原因被举报的帖子和对待这种情况的感觉是不同的。(如果这个想法本身有价值,但措辞需要改进,也可以使用更友好的说法)
54 分•作者: akman•4 个月前
2 分•作者: manimonji•4 个月前
我知道这听起来像是我是个自学成才的“提示工程师”,但实际上我花了一些时间学习编程。我犯的一个错误是过度专注于学习不同的框架和语法等等。但只学习语法而不学习解决问题是不可能持续编程的。所以我也有所学习。但当我发现,不仅AI在语法上比我强,在解决问题上也比我强(虽然我有时能发现它们的错误,但总的来说它们比我强)时,我感到非常沮丧。而且它们正在迅速进步。最近我没有学到多少关于编程等方面的新东西。例如,今天我使用了束搜索(beam search),但不知道它是什么以及它是如何工作的,我知道这东西我可能再也不会用了,而且很明显我使用了AI。你见过那个关于某人说“我在10分钟内做了一个网站”然后发送一个本地主机URL的表情包吗?它有点想告诉我们,仅仅使用AI是不够的。但是,如果一个人了解非常基础、通用的知识,他们是否可以像那些真正会编程的人一样好,而无需AI?(我不是说我自己,还在学习,并将永远学习)。所以我觉得更好的选择是专注于提示AI,寻找好的想法之类的事情,而把更少的时间花在编程上!?(别评判我,我爱编程。或者曾经爱过。有时仍然爱着)。我知道如果我这么容易灰心丧气并考虑放弃,我最好还是放弃(说实话我并不这么想,但如果你谈论放弃,这就是你会得到的答案)。我不想放弃。我只是在思考,我不知道如果有人问我这个问题我该怎么回答。也不知道这里是否是提问和讨论的合适地方?
2 分•作者: paulpauper•4 个月前
1 分•作者: Bridgexapi•4 个月前
1 分•作者: gurjeet•4 个月前
1 分•作者: paulpauper•4 个月前
1 分•作者: NewsCatenaa•4 个月前
1 分•作者: _____k•4 个月前
2 分•作者: bwuno•4 个月前
3 分•作者: bkettle•4 个月前
1 分•作者: theanonymousone•4 个月前
1 分•作者: evo_9•4 个月前
26 分•作者: tigerlily•4 个月前
36 分•作者: cwal37•4 个月前
16 分•作者: metiscus•4 个月前
一天下班回家的路上,我想知道我们知道名字的、生活在罗马时代的人有多少。我搜索了一下,找到了执政官和官员的名单,但没有涵盖普通人,甚至是没有自由民和奴隶这样的大多数人。于是我构建了一个处理 Clauss-Slaby 铭文数据库(https://edcs.hist.uzh.ch/en/)中超过 50 万条拉丁铭文的管道,以提取人名(并尝试进行聚类,但这仍在进行中)。
有一些数据库,古典学家已经为特定地区手动完成了这项工作,Trismegistos (https://www.trismegistos.org/) 和 Roman Empire Latin Inscriptions (LIRE) (https://pure.au.dk/portal/en/publications/latin-inscriptions-of-the-roman-empire-lire/) 是我找到的两个主要项目。但似乎没有一个项目完成了我想要做的事情,尽管我在一些地方读到过,人们认为这是可能的。
我不是古典学家或网页开发者,但我有 Claude 和 Gemini,而且我能勉强读懂基础拉丁语,所以我开始着手了。我使用 LIRE 和另一个数据库作为基础事实,并构建了一个管道来提取和处理铭文以恢复人名。我开发的流程使用像 Sonnet 或 Gemini Pro 这样高端的大型语言模型,在区域基础上监督提取和调优过程,直到明显的错误率达到可接受的水平。到目前为止,对我来说,可接受的水平意味着在 100-500 的较小初始样本中错误率低于 1-2%,并且没有观察到系统性问题。不同地区通常需要不同的提示词,所以这基本上变成了一个让更高级别的 AI 为更低级别的 AI 调优提示词的练习。与 LIRE 相比,提取的 F1 分数在 0.64 到 0.87 之间,但请对此持保留态度。
在我处理了几个地区后,我想看看成果,于是我匆忙搭建了一个非常粗糙的网站,但由于我不是网页开发者,它的数据访问方式也很粗糙。它看起来很酷,我还为每个条目添加了摘要和机器翻译。我希望最终能得到一个真正的古典学家团队的反馈,并让网站运行得更好,所以我正在重写它,但它现在基本上是可用的,有一些额外的 bug,但与旧版本相比性能有了显著提升。所有条目都链接回正确的来源,旧的 Web 应用程序链接到数据存在的其他几个附加来源,但我还没有在新版本中重新实现这一点。(旧的 Web 界面仍然可用,网址为 https://roman-names.com,但我会警告你,它很笨拙,而且完全不适合移动设备)
到目前为止的主要发现:
AI 监督的 AI 提取为我节省了时间。我曾手动调优了一段时间,然后“运行手册”这个想法出现了,我输入我的指令,让大型 AI 在我的少量监督下进行。
当我向模型提供包含标记的原始文本,而不是清理过的文本版本时,提取效果显著提高(提高了约 10 个 F1 分数)。
我只是觉得这是一个很酷的小项目,想分享一下。如果你恰好在任何相关领域工作,并且有什么我可以做得更好的地方,请告诉我。