Создать правильное впечатление за 7 секунд
Мы уже привыкли к тому, что нейросети способны осмыслить «океаны слов», а как насчет способности делать точные суждения на основе минимальной информации – в контексте научных презентаций?
Исследователи Университета штата Мичиган применили большие языковые модели (LLM) для оценки стенограмм полных презентаций и их коротких отрывков («тонких срезов»). Оказалось, что модели GPT и Gemini способны достаточно точно оценить успех научного доклада уже после первых двух-трех предложений (≈ 1-5 % текста, 15–60 слов).
Получается, LLM можно использовать для прогнозирования общего качества презентации на основе коротких стенограмм: они с корреляцией 0,7 предсказывают, как доклад оценят живые эксперты.
Методология:
• корпус из 128 реальных научных докладов
• модели GPT-4o-mini и Gemini 1.5 Flash
• каждый транскрипт был разделен на отрывки, представляющие первые 1%, 5%, 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 75% и 100% речи
• оценки моделей сравнивали с оценками 60 экспертов – людей.
«Правило 7 секунд» (впрочем, название условно: специалисты по эффективной коммуникации называют цифру от 5 до 12) получило очередное подтверждение: зацепить аудиторию нужно молниеносно.
Иллюстрация: Шедеврум, статья The Art of Audience Engagement: LLM-Based Thin-Slicing of Scientific Talks
#статьи #нейросети
Мы уже привыкли к тому, что нейросети способны осмыслить «океаны слов», а как насчет способности делать точные суждения на основе минимальной информации – в контексте научных презентаций?
Исследователи Университета штата Мичиган применили большие языковые модели (LLM) для оценки стенограмм полных презентаций и их коротких отрывков («тонких срезов»). Оказалось, что модели GPT и Gemini способны достаточно точно оценить успех научного доклада уже после первых двух-трех предложений (≈ 1-5 % текста, 15–60 слов).
Получается, LLM можно использовать для прогнозирования общего качества презентации на основе коротких стенограмм: они с корреляцией 0,7 предсказывают, как доклад оценят живые эксперты.
Методология:
• корпус из 128 реальных научных докладов
• модели GPT-4o-mini и Gemini 1.5 Flash
• каждый транскрипт был разделен на отрывки, представляющие первые 1%, 5%, 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 75% и 100% речи
• оценки моделей сравнивали с оценками 60 экспертов – людей.
«Правило 7 секунд» (впрочем, название условно: специалисты по эффективной коммуникации называют цифру от 5 до 12) получило очередное подтверждение: зацепить аудиторию нужно молниеносно.
Иллюстрация: Шедеврум, статья The Art of Audience Engagement: LLM-Based Thin-Slicing of Scientific Talks
#статьи #нейросети
group-telegram.com/DHRIsfu/715
Create:
Last Update:
Last Update:
Создать правильное впечатление за 7 секунд
Мы уже привыкли к тому, что нейросети способны осмыслить «океаны слов», а как насчет способности делать точные суждения на основе минимальной информации – в контексте научных презентаций?
Исследователи Университета штата Мичиган применили большие языковые модели (LLM) для оценки стенограмм полных презентаций и их коротких отрывков («тонких срезов»). Оказалось, что модели GPT и Gemini способны достаточно точно оценить успех научного доклада уже после первых двух-трех предложений (≈ 1-5 % текста, 15–60 слов).
Получается, LLM можно использовать для прогнозирования общего качества презентации на основе коротких стенограмм: они с корреляцией 0,7 предсказывают, как доклад оценят живые эксперты.
Методология:
• корпус из 128 реальных научных докладов
• модели GPT-4o-mini и Gemini 1.5 Flash
• каждый транскрипт был разделен на отрывки, представляющие первые 1%, 5%, 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 75% и 100% речи
• оценки моделей сравнивали с оценками 60 экспертов – людей.
«Правило 7 секунд» (впрочем, название условно: специалисты по эффективной коммуникации называют цифру от 5 до 12) получило очередное подтверждение: зацепить аудиторию нужно молниеносно.
Иллюстрация: Шедеврум, статья The Art of Audience Engagement: LLM-Based Thin-Slicing of Scientific Talks
#статьи #нейросети
Мы уже привыкли к тому, что нейросети способны осмыслить «океаны слов», а как насчет способности делать точные суждения на основе минимальной информации – в контексте научных презентаций?
Исследователи Университета штата Мичиган применили большие языковые модели (LLM) для оценки стенограмм полных презентаций и их коротких отрывков («тонких срезов»). Оказалось, что модели GPT и Gemini способны достаточно точно оценить успех научного доклада уже после первых двух-трех предложений (≈ 1-5 % текста, 15–60 слов).
Получается, LLM можно использовать для прогнозирования общего качества презентации на основе коротких стенограмм: они с корреляцией 0,7 предсказывают, как доклад оценят живые эксперты.
Методология:
• корпус из 128 реальных научных докладов
• модели GPT-4o-mini и Gemini 1.5 Flash
• каждый транскрипт был разделен на отрывки, представляющие первые 1%, 5%, 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 75% и 100% речи
• оценки моделей сравнивали с оценками 60 экспертов – людей.
«Правило 7 секунд» (впрочем, название условно: специалисты по эффективной коммуникации называют цифру от 5 до 12) получило очередное подтверждение: зацепить аудиторию нужно молниеносно.
Иллюстрация: Шедеврум, статья The Art of Audience Engagement: LLM-Based Thin-Slicing of Scientific Talks
#статьи #нейросети
BY Гуманитарии в цифре
Share with your friend now:
group-telegram.com/DHRIsfu/715