Skocz do zawartości
Forum Kopalni Wiedzy

Znajdź zawartość

Wyświetlanie wyników dla tagów ' tekst' .



Więcej opcji wyszukiwania

  • Wyszukaj za pomocą tagów

    Wpisz tagi, oddzielając je przecinkami.
  • Wyszukaj przy użyciu nazwy użytkownika

Typ zawartości


Forum

  • Nasza społeczność
    • Sprawy administracyjne i inne
    • Luźne gatki
  • Komentarze do wiadomości
    • Medycyna
    • Technologia
    • Psychologia
    • Zdrowie i uroda
    • Bezpieczeństwo IT
    • Nauki przyrodnicze
    • Astronomia i fizyka
    • Humanistyka
    • Ciekawostki
  • Artykuły
    • Artykuły
  • Inne
    • Wywiady
    • Książki

Szukaj wyników w...

Znajdź wyniki, które zawierają...


Data utworzenia

  • Od tej daty

    Do tej daty


Ostatnia aktualizacja

  • Od tej daty

    Do tej daty


Filtruj po ilości...

Dołączył

  • Od tej daty

    Do tej daty


Grupa podstawowa


Adres URL


Skype


ICQ


Jabber


MSN


AIM


Yahoo


Lokalizacja


Zainteresowania

Znaleziono 3 wyniki

  1. ChatGPT od kilku miesięcy jest używany w codziennej pracy przez wiele osób i wciąż budzi skrajne emocje. Jedni podchodzą do niego entuzjastycznie, mówiąc o olbrzymiej pomocy, jaką udziela podczas tworzenia różnego rodzaju treści, inni obawiają się, że ta i podobne technologie odbiorą pracę wielu ludziom. Dwoje doktorantów ekonomii z MIT poinformowało na łamach Science o wynikach eksperymentu, w ramach którego sprawdzali, jak ChatGPT wpływa na tempo i jakość wykonywanej pracy. Shakked Noy i Whitney Zhang poprosili o pomoc 453 marketingowców, analityków danych oraz innych profesjonalistów, którzy ukończyli koledż. Ich zadaniem było napisanie dwóch tekstów, jakich tworzenie jest częścią ich pracy zawodowej – relacji prasowej, raportu czy analizy. Połowa z badanych mogła przy drugim z zadań skorzystać z ChataGPT. Teksty były następnie oceniane przez innych profesjonalistów pracujących w tych samych zawodach. Każdy tekst oceniały 3 osoby, nadając mu od 1 do 7 punktów. Okazało się, że osoby, które używały ChataGPT kończyły postawione przed nimi zadanie o 40% szybciej, a ich prace były średnio o 18% lepiej oceniane, niż osób, które z Chata nie korzystały. Ci, którzy już potrafili tworzyć wysokiej jakości treści, dzięki ChatowiGPT tworzyli je szybciej. Z kolei główną korzyścią dla słabszych pracowników było poprawienie jakości ich pracy. ChatGPT jest bardzo dobry w tworzeniu tego typu treści, więc użycie go do zautomatyzowania pracy zaoszczędza sporo czasu. Jasnym jest, że to bardzo użyteczne narzędzie w pracy biurowej, będzie ono miało olbrzymi wpływ na strukturę zatrudnienia, mówi Noy. Oceniający teksty nie sprawdzali jednak, czy ich treść jest prawdziwa. A warto podkreślić, że odpowiedzi generowane przez ChatGPT i inne podobne modele często są mało wiarygodne. Modele te są bowiem bardzo dobre w przekonującym prezentowaniu fałszywych informacji jako prawdziwe. Przypomnijmy, że w ubiegłym miesiącu sąd w Nowym Jorku nałożył grzywnę na firmę prawniczą, która użyła ChataGPT do sporządzenia opinii prawnej pełnej fałszywych cytatów z rzekomych wyroków sądowych. Co więcej, prawnicy byli tak pewni, że algorytm dobrze wykonał zadanie, iż upierali się, że cytaty są prawdziwe. Postęp technologiczny jest powszechny i nie ma niczego niewłaściwego w używaniu narzędzi sztucznej inteligencji. Jednak istniejące zasady nakazują prawnikom upewnienie się, że treści składanych przez nich dokumentów są prawdziwe, stwierdził sędzia Kevin Castel. O ile zatem  narzędzia takie jak ChatGPT mogą usprawnić pisanie tekstów czy podnieść ich jakość, to człowiek musi sprawdzić, czy w tekście zawarte zostały prawdziwe informacje. « powrót do artykułu
  2. Najnowsze badania wykazały, że przechowywane w John Rynalds Library cztery fragmenty zwojów znad Morza Martwego, które wydawały się puste, w rzeczywistości zawierają tekst. Odkrycie oznacza, że University of Manchester, którego częścią jest wspomniana biblioteka, jest jedyną w Wielkiej Brytanii instytucją posiadającą zawierające tekst autentyczne fragmenty zwojów. Odkrycia dokonano w ramach projektu „Network for the Study of Dispersed Qumran Cave Artefacts and Archival Sources (DQCAAS)” prowadzonego w King's College London. Nad fragmentami pracowali profesor Joan Taylor z King's College London, profesor Marcello Fidanzio z Wydziału Teologii na Uniwersytecie w Lugano oraz doktor Dennis Mizzi z Uniwersytetu Maltańskiego. Badane fragmenty są z pewnością autentyczne, gdyż pochodzą z oficjalnych wykopalisk w jaskiniach w Qumran. W latach 50. XX wieku rząd Jordanii podarował te fragmenty Ronaldowi Reedowi, ekspertowi ds. badań skóry z University of Leeds. Uznano, że kawałki te dobrze nadają się do badań nad składem fizycznych i chemicznych zwojów, gdyż nie zawierają tekstów, więc ich wartość jest mniejsza niż zapisanych fragmentów. Reed i jego student John Poole przebadali fragmenty, a później złożyli je w bezpiecznym miejscu. W 1997 roku Reed Collection została przekazana The John Rylands Library. Od tamtego czasu bardzo rzadko zaglądano do pudełek z tymi fragmentami. Pracująca przy DQCAAS profesor Joan Taylor podejrzewała, że przynajmniej jeden z fragmentów może zawierać litery. Zdecydowała się więc wykorzystać obrazowanie multispektralne do przyjrzenia się wszystkim 51 fragmentom o rozmiarach większych niż 1 centymetr. Po tym badaniu uznano, że sześć z nich wartych jest dalszych badań. Okazało się, że na czterech fragmentach znajduje się tekst, a na innych widać linie i niewielkie fragmenty liter. Tekst w języku aramejskim został spisany pismem hebrajskim. Największy z zachowanych fragmentów liczy sobie cztery linie składające się z 15–16 liter, z których większość zachowała się tylko częściowo. Wyraźnie jest jednak widoczne słowo Shabbat. Tekst ten może być fragmentem Księgi Ezechiela (Ez 46:1–3). Na innym fragmencie tekst znajduje się na krawędzi pergaminu, który został zszyty z innym. Gdy popatrzyłam na ten fragment przez lupę, wydawało mi się, że widzę wyblaką hebrajską literę 'L'. Jednak, jako że wszystkie te fragmenty zostały pocięte na potrzeby badań, pomyślałam, że to może tylko moja wyobraźnia. Ale przyjrzałam się kolejnym fragmentom i tam też dostrzegłam wyblakłe litery, mówi profesor Taylor. Dzięki nowym technikom możemy teraz zobaczyć starożytny tekst. Jest go niewiele, ale to jak zagubione pod kanapą fragmenty puzzli, dodaje. Zidentyfikowany tekst zwojów z Qumran wzbogaci i tak już wyjątkową kolekcję The John Rylands Library. Biblioteka posiada bogatą kolekcję średniowiecznych ilustrowanych manuskryptów, liczne przykłady wczesnych europejskich ksiąg drukowanych oraz jeden z największych na świecie zbiorów tekstów judeochrześcijańskich. Perełką w kolekcji jest Papirus Rylands 457, najstarszy znany fragment Nowego Testamentu. « powrót do artykułu
  3. Wraz z coraz większą liczbą tekstów publikowanych w internecie, pojawiła się potrzeba stworzenia zautomatyzowanych metod tworzenia abstraktów artykułów czy wywiadów. Większość dostępnych narzędzi jest zależnych od języka, w jakim został napisany oryginalny tekst, a ich stworzenie wymaga trenowania algorytmów na wielkich bazach danych. Firma BGN Technologies, zajmująca się transferem technologicznym wynalazków opracowanych na Uniwersytecie Ben Guriona, zaprezentowała nowatorskie automatyczne narzędzie do tworzenia abstraktów, które działa niezależnie od języka oryginalnego tekstu. Technologia, opracowana przez profesora Marka Lasta, doktor Marinę Litvak i doktora Menahema Friedmana bazuje na algorytmie, który klasyfikuje poszczególne zdania na podstawie statystycznych obliczeń charakterystycznych cech, które mogą być wyliczone dla każdeog języka. Następnie najwyżej ocenione zdania są wykorzystywane do stworzenia abstraktu. Metoda, nazwana Multilingual Sentence Extractor (MUSE), została przetestowana na języku angielskim, hebrajskim, arabskim, perskim, rosyjskim, chińskim, niemieckim i hiszpańskim. W przypadku angielskiego, hebrajskiego, arabskiego i perskiego stworzone abstrakty były bardzo podobne do abstraktów napisanych przez ludzi. Główną zaletą nowego narzędzia jest fakt, że po początkowym treningu algorytmów na opatrzonych odpowiednimi komentarzami artykułach, z których każdemu towarzyszy kilkanaście abstraktów napisanych przez ludzi, algorytmy nie muszą być później trenowane dla każdego języka z osobna. Ten sam model, który wypracowały podczas treningu, może zostać użyty dla wielu różnych języków. Podsumowanie tekstu, do którego wybrano zestaw najbardziej pasujących zdań z tekstu źródłowego, a wyboru dokonano na podstawie punktacji przyznawanej zdaniom i wykorzystanie w abstrakcie najwyżej punktowanych zdań, to nieocenione narzędzie do szybkiego przeglądania wielkich ilość tekstów w sposób niezależny od języka. To kluczowe narzędzie zarówno dla wyszukiwarek jak i dla takich użytkowników końcowych jak badacze, biblioteki czy media – stwierdził profesor Last. « powrót do artykułu
×
×
  • Dodaj nową pozycję...