咱中国人爱这事,是刻在骨子里的执念。
出门前要看看黄历、办公室要讲风水、就连谈恋爱换上班也要算算指导和对象的星座和八字合不适合。
算命姿态也是无奇不有,用八字星座塔罗牌已属过去式,寺庙求签不够潮。
这不,有位中国人就在ChatGPT上训练了一个算命公用——而后迅速成为GPTs中文榜排名的运行。
它可以依据你的生日提供命理剖析,预测你未来3到5年的人生趋向,作者对它的定义是:传统与科技融合、兴趣与理性联合的命理推测工具,准确到可怕。
实践上就是在GPTs里上行了这些PDF,而后用Prompt通知运行去深入学习这些文档,死记硬背把握中国现代命理八字算命技术,而后依据用户输入的生日,依照固定的格局输入结果。
而后就失掉了当今网络三大邪术之一:赛博算命。
附上链接,感兴味的硅友们可以自己试试:https://chat.openai.com/g/g-cbNeVpiuC-aisuan-ming。
不过这还不算什么,丹麦一钻研团队做了个大模型,名为Life2vec,字面意思是人生变向量可以间接预测人的死亡率,准确率高达78%,据称是市面上准确度的预测模式。
这谁敢试?
(图源:微博)
之前团队就曾经尝试过用机器学习模型,联合肥壮、家庭、教育因历来预测一个孩子未来生存的走向,结果准确率很低。
感谢transformer算法,如今他们能够将上述这些起因构成一个完整的期间序列轴,从而大幅优化了预测的准确度。
于是团队找来了600万丹麦人12年里生存的点点滴滴,从住哪儿、在哪个学校上学、如今在哪里上班、一个月赚价格等等一应俱全。
乍一看很像过年回家接受七大姑八大姨查户口,这个还更吃力,盘诘一年只来一次性,而他们是365天不连续记载。
数据要用在大言语模型上,那就要变成言语模型能读懂的句子。
从下图来看,这个模型预测生死的关键目的分为七个:肥壮水平、出世年份、住址、行业、上班岗位、支出水平、休息才干。
这些黑白的小点就是语料库里的token,每种颜色代表一个种类。
那高达78%准确率的死亡率预测又是怎样来呢?钻研人员还是用了最传统的模式,把数据库分两半,用前8年的数据训练模型,预测剩下4年里的死亡率,下图圆点是预测进去的死亡率,从黄到绿代表死亡率从低到高。
方便来说,绿色点代表模型预测中前面四年死亡率的人,而红点则是实在环球中确认死亡的人。
据此得出论断,模型说你的死亡率,那有78%的概率代表他说的没错。
话又说回来,这模型发现的英年早逝的危险起因过于平平无奇了——比如支出低、比如身材不好、比如接受过心思治疗。
无心思的是,在丹麦,男子、且具备职业技艺的人群死亡危险更高一些,难道是由于过劳?
不过倒也不用担忧到自己头上,模型是依据丹麦人实在的生存数据训练进去的,预测进去的结果也是仅丹麦实用。
依照团队的想象,这个模型可以在早期预测到还没出现的肥壮或社会疑问,协助政府隔靴搔痒,尽早覆灭不对等疑问。不过要是保险公司用上这套模型,那你就可以依据保费的涨幅来推测自己残余的年限了。
团队成员也早想到了这点,剧烈不倡导这个大模型商业化,尤其提防保险行业。
科技总是一把双刃剑,详细看往哪个方向挥。其实相似的预测模型之前也出现过,澳大利亚一个团队可以经过数据预测青少年的自残和自杀希图,准确率比专业心思医生还高。
所以建模和预测这件事自身没有疑问,关键还看模型的用途是什么。
说到用途,Life2vec的用途还不止能预测死亡率这么方便,它还能依据你的人生轨迹来反推你的性情。
团队从性情测试方面比拟的模型里挑了一些标题,而后找了一些消息在他们数据库中的人来做性情测试。
比如在我更青睐跟他人一同上班而不是一团体埋头苦干这道题上得分更高的人,更青睐交际。
而后把人做的结果跟模型预测相比拟,发现预测的准确度比盲猜和神经网络算法高得多。
看起来还挺眼熟,这不就是MBTI性情测试嘛!
比如自己选用当理发师的人,大多不会是I人;身材不好须要常年卧床疗养的人,性情上大抵不会太沉闷。
但比起如今性情测试界干流的做题,相对来说用大模型其实更能实在的反映一团体的性情。毕竟做题仰仗的是测试者对自己的客观评价,而模型用的间接是生存中的行为。
不保证没有一些人嘴上说着一旦确定了目的,我会保持努力低成功它,而后一年两年三年过去了体重还是没有变动。
相比拟之前社会迷信界罕用出现的咱们发现支出越高的人群预期寿命越长这种相似废话的钻研,Life2vec次真正站在团体的角度上,提供了一个可以从当天的选用,窥探未来人生样貌的或者。
不论怎样说,这种靠数据算命的模式总比互联网玄学巨匠要强太多。
比如上方这位,先选几个功成名就的大哥进去,而后找他们脸上有什么共同点,这就叫面相巨匠了?
那我也来一个:都说姓马的人容易成小事,不少出名企业家都姓马,比如........。
文章原文pdf放在百度网盘里了,感兴味的读者可以关注后回复:算命。即可失掉全文。
(揭发)
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