201 秦雨诺:他把我当问答模型了?_重生我不想当男神
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201 秦雨诺:他把我当问答模型了?

  其实就跟拆箱一样,周岩已经迫不及待想拆开来看一下。

  不过这种程序运行对电脑的配置要求挺高,周岩索性先回了酒店房间,把自己之前配置的电脑拿回来。

  只不过一回到房间,周岩也不急着出来了,在房间里操作起来。

  因为程序太大,周岩拿出了一块移动硬盘整体拷贝下来,一番捣鼓以后,他也打开了女黑客发来的封装文件包。

  很快,程序运校

  依旧是黑色调,对话框什么都没有改变。

  周岩首先输入了一个基本的算法需求,要求01编写出猴子选大王的代码,这是一个算法常例,用来验证初学者是否入门,也是学校常考的题目。

  而01不负所托,在思考了几秒钟以后,很快就给出了代码。

  女黑客发过来的代码本身就是在python运行窗口中,周岩把代码复制粘贴过去,窗口出现,周岩输入了几组数值,结果得出,完美运校

  周岩又修改了自己的几个要求,比如把猴子改成首尾相连,又去验证数值,发现依旧正确。

  这个程序看来没毛病。

  周岩又找了十几道难度不一的大厂面试题,他打算一道一道测试过去。

  先从简单的开始,周岩把三道一口气放进去,让01回答。

  结果不出所料,01都给出了正确的答案。

  周岩感觉是女黑客把算法库加进去的结果,这种验证没办法测试出01到底有多厉害。

  于是周岩提高了难度,把两道稍微困难的算法题贴进去。

  这一回01‘思考’的时间久了一点,不过很快,依旧给出了答案。

  周岩同样进行了答案验证,正确。

  于是周岩也不耐着性子一个个放了,他直接把最难的那一道算法题放进去。

  这种题目网上没有现成的答案,他也期待01的回复。

  下一秒01回应的答案依旧完整,只不过在验证的环节出现问题,报错。

  周岩把01的回答重新贴进了对话框,并告诉01错误,让他根据自己发过去的代码进行debug。

  三秒以后,01又给出了答案。

  只是验证的时候依旧报错。

  周岩这一会儿变得极有耐心,一遍又一遍地把01自己生成的错误代码贴进问答框,让他自己纠正自己的错误。

  而在纠正了差不多五次以后,01终于输出了正确的答案。

  周岩知道这就是智能对话模型在完善答案的过程,同样也是未来智能模型的正确玩法。

  本质上智能模型起的就是满足人类需求的作用。

  一开始可能对所谓的需求只有一个模糊的概念,但随着交流的深入,智能模型也越来越理解你的需求到底是什么。

  一个大的需求会包含十几个需求,这十几个需求一开始提问者可能并不知道,但随着和01沟通的深入,不管是提问者还是01,都能更加深入地了解需求。

  这其实也是模拟人类交流的过程,当你提出问题的时候,不可能指望别人立刻进行回答,都是在明确对方需求以后,再给出进一步的反馈,越反馈越正确,因为你提的要求越难越多,对方需要寻找的范围也越来越,越来越精准。

  只是交流五次就回答出这个问题,周岩还是比较意外的。

  于是他改变了思路,选择提出一个大项目,让01首先提供完成这个大项目需要的步骤。

  而很快,01就给出了步骤,一共五点。

  周岩给出的要求是:对网络文本进行文本统计分析。

  01的回复是:1、导入文本。2、文本预处理。3、文本统计。4、得出结论。

  比较简单,周岩给出具体一点的要求。

  于是01的回复变成了:1、导入文本。2、对文本进行预处理,导入停用词表,使用分词工具对文本进行预处理。3、对处理后的分词文本,进行词频统计。4、对词频统计后的结果进行词频统计分析,得出结论。

  具体了一些,只不过依旧有点儿宽泛。

  不过周岩等不及了,

  他直接提出让01根据自己的步骤,生成相关的代码。

  而很快,01就生成了一系列的代码。

  周岩下载了《斗破苍穹》的文本,对这段代码进行验证,很快就得到了不错的数据,虽然不全面,但显然这个项目是能进行下去的。

  周岩又对这段代码提出改进要求,包括词频可视化,把词频用云图展现出来,包括对词频进行文本训练,从而找出词与词之间的关联。

  这一回周岩提出的要求是对两本文本进行处理,两本分别是金庸老爷子的《神雕侠侣》和《射雕英雄传》。

  很快01给出了相应的代码修改,周岩复制粘贴之后,进行测试。

  其实需求也特别简单,就是找主角之间的人物关系。

  杨过对应龙女,那么郭靖对应什么,结果:黄蓉。

  周岩又找了杨过和郭靖分别对应的关联词,同时让01局限在人物身上,自己设计一个人物词判定代码。

  这一回01终于出现了一点错误,比如人物切分上面,会把4个词的人物变成2个词输出。

  这就是细节上的毛病了,周岩现在也不是算法白,知道怎么改进,不过周岩更期待01给出的结果。

  于是他把这个问题粘贴给了01,而01也给出了对词频进行判定,如果两个拆分的词同时出现多次,那么判定两个拆分的词合并成为同一个词,并在字典中删除前面两个拆分词,并对已经分词好的数据进行处理,合并两个拆分词,没有分词好的就以该拆分词作为分词依据,照着分词就校

  粘贴进去以后,周岩发现效果意外的不错。

  只是之后人物判别上也出现了一些问题,会把武器什么的加进去。

  周岩又去问01,01回答了一些代码修改,但加进去以后,依旧是老样子,没法做到细致的划分。

  周岩问01有没有什么好的办法,01在处理之前,就把处理的人物给预设出来,这样就不会出现之后判定错误的情况。

  也就是从源头解决问题,同样也算是一件很机械的处理方式。

  但是人类有时候的处理,同样很机械,而且也是填鸭式的,就比如基因测序。

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