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?
He adds: "Telegram has become my primary news source." Despite Telegram's origins, its approach to users' security has privacy advocates worried. Asked about its stance on disinformation, Telegram spokesperson Remi Vaughn told AFP: "As noted by our CEO, the sheer volume of information being shared on channels makes it extremely difficult to verify, so it's important that users double-check what they read." Elsewhere, version 8.6 of Telegram integrates the in-app camera option into the gallery, while a new navigation bar gives quick access to photos, files, location sharing, and more. DFR Lab sent the image through Microsoft Azure's Face Verification program and found that it was "highly unlikely" that the person in the second photo was the same as the first woman. The fact-checker Logically AI also found the claim to be false. The woman, Olena Kurilo, was also captured in a video after the airstrike and shown to have the injuries.
from it
