ChatGPT and Language Models: A New Era in Linguistic Communication

Аннотация

Аннотация:
Тема исследования и цель: Это исследование посвящено теме «ChatGPT и языковые модели в новую эру лингвистической коммуникации» и направлено на изучение того, как искусственный интеллект, основанный на языковых моделях (особенно ChatGPT), влияет на лингвистическую коммуникацию. В частности, цель исследования — оценить эффективность интерактивной коммуникации между людьми и машинами с использованием языковых моделей в современных коммуникационных инструментах.
Исследовательская проблема: В качестве основной проблемы исследования рассматривались следующие вопросы: насколько высока способность языковых моделей понимать человеческий язык и создавать удобные для пользователя ответы? Могут ли эти модели эффективно работать с точки зрения лингвистической точности, прагматической гибкости и контекстуальных требований коммуникации?
Методология исследования: В исследовании использовалась комбинация качественных и количественных методов. Были изучены механизмы работы ChatGPT и других продвинутых языковых моделей, процесс лингвистического анализа, понимания текста и генерации ответов. Также были проанализированы данные о пользовательском опыте, а модели оценивались с помощью лингвистических тестов.
Основные результаты: Согласно результатам исследования, ChatGPT демонстрирует высокий уровень гибкости и точности в человеческой коммуникации. Было установлено, что он способен генерировать эффективные ответы на уровнях лингвистической прагматики, синтаксиса и семантики. Также было показано, что эти модели имеют большое практическое значение в областях обучения языкам, образования и обмена информацией. Вместе с тем были отмечены ограничения, такие как контекстуальная неопределенность и, в некоторых случаях, отсутствие глубокого понимания темы.
Заключения и рекомендации: Основные выводы исследования показывают, что вклад языковых моделей в развитие лингвистической коммуникации значителен, но важно продолжать их совершенствование и повышение контекстуального понимания. В качестве рекомендаций предложено использовать более разнообразные наборы данных при обучении языковых моделей, повышать их прагматическую точность и учитывать различные культурные контексты коммуникации. Это будет способствовать увеличению практической и теоретической эффективности инструментов лингвистической коммуникации, основанных на искусственном интеллекте.