ChatGPT опять наврал? Расследование на примере ANOVA-теста
Я обожаю экспериментировать с ИИ в своей аналитической работе. Скорость — это здорово, но для меня точность — абсолютный приоритет. К сожалению, ИИ ошибается, и я регулярно сталкиваюсь с этим.
Проверять всё вручную — нереально при объёме моих задач, поэтому я постоянно ищу способы валидации результатов прямо в процессе работы с промптами.
Вот один из моих экспериментов: я решила протестировать возможности ChatGPT в анализе данных с помощью ANOVA-теста. Задача была простая — на представленном дата-сете оценить влияние разных моделей напоминаний в мобильном приложении на количество опозданий студентов на занятия.
🔤 Как я проверяла результаты?
1️⃣Я специально сформулировала промпты так, чтобы ChatGPT не только провел тест, но и подробно описал каждый шаг расчета, включая формулы и промежуточные результаты. 2️⃣Более того, я попросила его выполнить ANOVA-тест тремя разными способами: используя стандартную функцию из библиотеки scipy.stats, вручную и с помощью матричного подхода. ▶️Это был своего рода тест на вшивость. Цель — убедиться в корректности работы ИИ, сравнив результаты разных методов.
Все три варианта дали удивительно похожие результаты: p-значение значительно превысило 0.05, что подтвердило гипотезу об отсутствии статистически значимой разницы между моделями напоминаний.
Конечно, данные в этом примере были выдуманные, и поэтому на практике результат не столь важен. Но сам подход к валидации, — именно его я хочу подчеркнуть.
🐈⬛Убедили ли бы меня такие результаты в корректности расчетов ИИ? Да, в данном случае — безусловно. Совпадение результатов, полученных тремя разными методами, — это весомый аргумент в пользу достоверности выводов. А вас?
ChatGPT опять наврал? Расследование на примере ANOVA-теста
Я обожаю экспериментировать с ИИ в своей аналитической работе. Скорость — это здорово, но для меня точность — абсолютный приоритет. К сожалению, ИИ ошибается, и я регулярно сталкиваюсь с этим.
Проверять всё вручную — нереально при объёме моих задач, поэтому я постоянно ищу способы валидации результатов прямо в процессе работы с промптами.
Вот один из моих экспериментов: я решила протестировать возможности ChatGPT в анализе данных с помощью ANOVA-теста. Задача была простая — на представленном дата-сете оценить влияние разных моделей напоминаний в мобильном приложении на количество опозданий студентов на занятия.
🔤 Как я проверяла результаты?
1️⃣Я специально сформулировала промпты так, чтобы ChatGPT не только провел тест, но и подробно описал каждый шаг расчета, включая формулы и промежуточные результаты. 2️⃣Более того, я попросила его выполнить ANOVA-тест тремя разными способами: используя стандартную функцию из библиотеки scipy.stats, вручную и с помощью матричного подхода. ▶️Это был своего рода тест на вшивость. Цель — убедиться в корректности работы ИИ, сравнив результаты разных методов.
Все три варианта дали удивительно похожие результаты: p-значение значительно превысило 0.05, что подтвердило гипотезу об отсутствии статистически значимой разницы между моделями напоминаний.
Конечно, данные в этом примере были выдуманные, и поэтому на практике результат не столь важен. Но сам подход к валидации, — именно его я хочу подчеркнуть.
🐈⬛Убедили ли бы меня такие результаты в корректности расчетов ИИ? Да, в данном случае — безусловно. Совпадение результатов, полученных тремя разными методами, — это весомый аргумент в пользу достоверности выводов. А вас?
Oh no. There’s a certain degree of myth-making around what exactly went on, so take everything that follows lightly. Telegram was originally launched as a side project by the Durov brothers, with Nikolai handling the coding and Pavel as CEO, while both were at VK. These administrators had built substantial positions in these scrips prior to the circulation of recommendations and offloaded their positions subsequent to rise in price of these scrips, making significant profits at the expense of unsuspecting investors, Sebi noted. That hurt tech stocks. For the past few weeks, the 10-year yield has traded between 1.72% and 2%, as traders moved into the bond for safety when Russia headlines were ugly—and out of it when headlines improved. Now, the yield is touching its pandemic-era high. If the yield breaks above that level, that could signal that it’s on a sustainable path higher. Higher long-dated bond yields make future profits less valuable—and many tech companies are valued on the basis of profits forecast for many years in the future. Ukrainian President Volodymyr Zelensky said in a video message on Tuesday that Ukrainian forces "destroy the invaders wherever we can." If you initiate a Secret Chat, however, then these communications are end-to-end encrypted and are tied to the device you are using. That means it’s less convenient to access them across multiple platforms, but you are at far less risk of snooping. Back in the day, Secret Chats received some praise from the EFF, but the fact that its standard system isn’t as secure earned it some criticism. If you’re looking for something that is considered more reliable by privacy advocates, then Signal is the EFF’s preferred platform, although that too is not without some caveats.
from hk
