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論文版「ChatGPT」來了!看論文問問題可同時進行,網(wǎng)友:看文獻更省時了

人工智能
形象點來說,ResearchGPT首先會看看你問的問題是什么,并從中提取關(guān)鍵詞。然后直接在論文中搜索相關(guān)的部分,至于如何進行語義搜索,答案也很簡單:用OpenAI嵌入(Embedding)模型的API。

科研人員福音!專門和論文對話的“ChatGPT”來了。

懶得看論文?沒關(guān)系,直接讓這個工具幫你看,有什么問題直接問它就好了。

而你全程要做的就只有上傳論文和問問題。

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但又感覺心里沒譜,不相信它給的答案?

也沒關(guān)系,給出的答案都已經(jīng)清楚地標注了是從論文哪頁哪個地方得到的答案,隨時可考。

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這一把直接讓網(wǎng)友直呼太酷:

我正在寫論文,這直接省去大量看文獻的時間。

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甚至有網(wǎng)友單方面宣布,這是他見過最好的AI工具了。

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這個小工具名叫ResearchGPT,項目已經(jīng)開源,在GitHub已經(jīng)標星400次。

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怎么使用?

要使用ResearchGPT,首先得擁有一個OpenAI API的密鑰。

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密鑰可以直接從OpenAI官網(wǎng)上復(fù)制過來,具體步驟如下:

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輸入密鑰之后,就可以直接上傳你要看的論文PDF或者鏈接了,在左側(cè),它會顯示論文原文,右側(cè)可以直接問它問題。

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那給出的答案到底怎么樣?直接上演示:

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不得不說,給出的答案也還是有理有據(jù)的。

話說回來,這個工具又是如何做到與論文對答如流的呢?

形象點來說,ResearchGPT首先會看看你問的問題是什么,并從中提取關(guān)鍵詞。

然后直接在論文中搜索相關(guān)的部分,至于如何進行語義搜索,答案也很簡單:

用OpenAI嵌入(Embedding)模型的API。

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這里它直接使用提示詞與論文中文本的詞嵌入向量的余弦相似性進行搜索,提取出相關(guān)性強的文本。

這些文本ResearchGP也會在答案最后一一列出來。

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現(xiàn)在答案都已經(jīng)指出來在論文哪個地方了,就只剩最后一步:總結(jié),這一步直接扔給GPT-3去做。

那照這樣的話,基于這樣的想法和框架技術(shù),豈不是任何基于文本的內(nèi)容都可以用于聊天?小哥本人也表示:

沒錯!基于這個技術(shù)框架,代碼庫,文檔,財務(wù)報告,法庭案件等等你不想看,都能讓工具解釋給你。

不過還有網(wǎng)友比較好奇,這個工具,它能理解圖表嗎?(畢竟在一些論文中,圖表還是很重要的)

然鵝,開發(fā)這個工具的小哥直接給出一個大大的no。

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不死心的量子位也自己試了試,看看最簡單的表格它能不能理解,結(jié)果是這樣的:

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emmmmmm,不能說答案全部錯誤吧,只能說與問題毫無關(guān)系。(和ChatGPT的胡說八道倒有幾分神似)

但總的來說,如果不涉及到圖表問題,ResearchGPT還是可以用的。

感興趣的話可以戳文末鏈接自己試試~

作者介紹

制作這個工具的小哥名叫Mukul,他對自己的介紹也有有趣,稱自己既是個數(shù)據(jù)科學(xué)家,也是個開發(fā)者,同時還有研究員、寫手和設(shè)計師的身份。

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小哥之前還搞過一個WebGPT,可以通過搜索網(wǎng)頁來回答問題,同樣也是使用GPT-3來總結(jié)內(nèi)容。

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傳送門:??http://researchgpt.ue.r.appspot.com/??

參考鏈接:

[1] https://twitter.com/mukul0x/status/1625673579399446529?s=20

[2] https://github.com/mukulpatnaik/researchgpt

[3] ?https://www.reddit.com/r/GPT3/comments/112ncf0/introducing_researchgpt_an_opensource_research/

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 量子位
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