摘要
近年来，大型语言模型 (LLM) 在自然语言处理领域取得了重大进展。 chatGPT，作为 OpenAI 训练的先进 LLM，以其出色的科学提问能力而著称。为了深入了解 ChatGPT 在科学提问方面的能力，本文对不同提示和参数配置的影响进行了系统的研究。研究结果表明，通过优化文本提示和模型参数，可以显着提高 ChatGPT 提出科学问题的能力。
介绍
科学提问对于科学发现和知识进步至关重要。 ChatGPT 作为一种生成式 AI，可用于生成文本、翻译语言和回答问题。本文重点研究其科学提问能力，探讨不同提示和模型参数对 ChatGPT 输出质量的影响。
研究方法
我们采用基于网格搜索的实验方法。对于每个参数组合，我们使用特定的提示生成 100 个问题。我们评估问题的质量使用以下指标：
- 准确性：问题是否科学上准确？
- 完整性：问题是否提供了足够的信息以进行科学调查？
- 独创性：问题是否新颖且有意义？
文本提示
我们研究了以下提示变量：
模型参数
我们调整了以下模型参数：
- 温度：文本生成过程中的随机性
- 最大长度：生成文本的最大长度
- top_p：生成过程中排名前 p的单词的概率分布
结果
我们的研究发现，提示和参数优化对 ChatGPT 的科学提问能力有显著影响。以下是一些关键发现：
- 较高的温度和较长的最大长度提高了问题的独创性，但牺牲了准确性和完整性。
- 对 top_p 的调整产生了较小的影响，但总体上是有益的。
- 初学者提示生成的问题准确性较低，但完整性和独创性较高。
- 探索性问题比开放式或封闭式问题更具挑战性，需要更好的参数优化。
优化建议
根据我们的研究结果，我们提出以下优化建议以提高 ChatGPT 的科学提问能力：
- 针对目标受众定制提示：初学者提示应侧重于准确性，而专家提示应侧重于独创性。
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