E138|如何用大模型提升学习效率?来自1100小时的深度使用体验
硅谷101

E138|如何用大模型提升学习效率?来自1100小时的深度使用体验

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节目简介

来源:小宇宙

转眼已经2024年了,这轮生成式人工智能大浪潮已经开始了16个月了。我们从各个角度聊过大模型给各行各业带来的变化,但是缺了一个视角:普通人是如何使用大模型的,尤其是学生。大概是一年以前的这个时候,在线课程供应商Study.com向1000名18岁以上的学生发起了一项调查,超过89%的学生使用ChatGPT来完成家庭作业,48%的学生用ChatGPT完成小测验,53%的学生用ChatGPT写论文,22%的学生用ChatGPT生成论文大纲。



我就在好奇,大模型是如何帮助这些学生来学习的。但要找到真正把大模型用的好的学生嘉宾并不容易。直到同事给我推荐了本期嘉宾Siqi,他是从ChatGPT发布就开始使用,知道OpenAI和这些大模型公司的每一次宕机,准确来说他不算学生,但是抱着学生的心态在想学习,马上也要在大公司内部转到大模型的组,我们就来看看他是如何成为ChatGPT的高阶玩家的。



这期节目我们录制于2023年11月,恰逢OpenAI开发者大会之后。跟他聊完的这两个月里,我种草了很多功能也解锁了很多新用法,有机会我再来跟大家聊一聊我们如何在播客和视频产品中用生成式人工智能技术来辅助我们做内容,欢迎持续关注我们。



【主播】

泓君,硅谷101创始人,播客主理人

【嘉宾】

左斯琦,大模型深度使用者



【你将听到】

01:50 学习和使用ChatGPT的五个步骤

05:07 用Rag与API学习哲学:一次下载几百篇文献的问答学习法

10:44 大模型辅助下的数学学习:从被动接受者到老师视角挑错

17:22 ChatGPT证明题正确率是30%,沟通超过5-6轮就会忘掉之前的问题

19:00 挑战一排代码也不写,10个小时做一款小游戏

23:39 Siqi版的Character.ai :十几个小时打造尼采或者黑格尔人格

25:52 ChatGPT与Claude.ai、Bard的区别

29:00 把流程化的事情扔给GPTs

33:17 OpenAI在提高效率降低成本,而不是提升它的准确性

33:40 最感兴趣的方向:自我提升的AI Agent

37:42 当GenAI遇上思维导图:无法既宏观又细节



40:06 智商测试只与做智商测试的能力有关,与智商无关

41:52 大模型能解决什么问题比是不是有意识更有意义

44:00 哲学的本质就是Clarify Question

45:54 当奖励系统失效,如何跳脱出成年人的职场阶梯

47:08 聊聊哲学、数学与计算机的共同点与艺术美感



【相关信息】

播客中提到使用大模型学习的五个步骤:




  1. ChatGPT做总结,全局理解,记在spreadsheet上

  2. Audible/speechify听

  3. spreadsheet复习,费曼法自问

  4. 用chatgpt提问题,做比较,扩展延伸到相关的问题和领域

  5. 用RAG + GPT API做research



播客中提到的小游戏画面

oo0-Bey-Hero-Profil



*与黑格尔和尼采的对话截图 *

You-What-is-Life



【后期】

AMEI

【BGM】

Simple Pleasantries - Arthur Benson



【在这里找到我们】

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小宇宙热评

共 20 条 · 按点赞排序
  1. GeneralTso TOP 1

    · 美国

    175

    谢谢硅谷101的分享!我是今天的嘉宾。我现在在硅谷做coding llm,具体pretraining,SFT和Retrieval都在做一些。平常喜欢做一些有趣的事情和认识有趣的人。感谢今天给我这个机会来分享。

  2. 半截人 TOP 2

    · 广东

    106

    不是哥们,你说话怎么跟Ai似的

  3. Joannesuzy TOP 3

    · 英国

    71

    纯理科生背景且还在做博士,被嘉宾最后分享的关于哲学的一些看法击中。觉得很有必要去读一读哲学,其实不是为了所谓的正解,而是多一些perspective多一点自己的判断(或者真的只是愉悦一下自己的大脑)。然后认识到自己在一个怎样的被定义的阶梯上,再决定自己要不要继续往上爬或者往下溜。嘉宾兴趣导向的跨学科的学习也让我受到启发!就是不要给自己贴标签,真正去了解自己感兴趣什么然后有想法就去追逐。周日晚上听完这一期满满的正能量!!

  4. 马格里布求甚解

    · 山东

    54

    26:05 嘉宾分享的第四个GPT学习方法是一个很好的学习方式,分享一个使用向量数据库基于RAG(检索增强生成)方式搭建一个中国历史问答应用。 这个应用接受用户的询问,从历史语料库中检索相关的历史资料片段,利用大语言模型给出较为可靠的回答。 相比于直接询问大模型,这种方式具有回答准确率高,不容易产生大模型的“幻觉”问题等优点。 https://github.com/wxywb/history_rag

  5. 久期

    · 江苏

    41

    需要本集文字稿🤯

  6. 泓君Jane

    · 美国

    35

    文字稿来了,点下方链接或者去公众号搜索【硅谷101】 https://mp.weixin.qq.com/s/BtGaaxQxOjjaFQ_0MXYUGA

  7. _阿吞_

    · 湖南

    29

    深受启发。只是有一些技术问题,我们文科生无法copy嘉宾的做法。

  8. PeterWan

    · 广东

    28

    这种极具实操价值的内容 不是应该演示更为清晰吗 听实在是难以吸收

  9. Annii

    · 北京

    25

    45:31 我之前看过很有意思的一个书他就说如果你努力就成功,你的事业你就会有下一个可以追求的目标。就像是你小时候上学的时候,你去了一年级就会有二年级,二年级就会有三年级,你题做对了就会拿一百分,你做得好就会有小红花,这就是一个很理性的系统。但是当你长大了,你变成了成年人之后,这个世界不存在了,而当你没有这么一个熟悉的环境之后,你就要创造这么一个环境。于是,你要在社会中找到这么一个职场的阶梯,你要找到在学术界也有这么一个阶梯。你要找到你住的房子、更好车子,实际上你是一个没有长大的人,你主要为了回到你小时候这个熟悉的感觉,然后给他冠以一个理性的名字。所以其实有时候跳出来,认为什么东西都存在一个解释、存在理性,反而其实让自己有一种解脱,能够回到这个现实中。然后像尼采说的那样,你做一个强大的人,在这个非常不确定的世界里边自己给自己做决定,而不是靠着所谓的这种理性回到自己熟悉的这个小环境中。

  10. 女孩小王

    · 湖北

    22

    本来想说这是我在硅谷101听过最有人情味(?)的一期男嘉宾(之一)(之前也是有的但没有今天这么震撼)的 看到评论本人分享平时的兴趣爱好真的很…………………笑死 还是很可爱的总之

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