На платформе Coursera вышел новый курс Барбары Оакли: «Ускорьте свое обучение с ChatGPT»

00-introduction.en.txt: Введение в генеративный ИИ и обучение

Этот вводный раздел знакомит с темой книги: как генеративный ИИ может дополнить процессы обучения в человеческом мозге. В нём кратко описываются основные возможности ИИ, которые будут рассмотрены далее: создание привлекательных зацепок для учёбы, установление связей между идеями и личным опытом, преодоление ограничений рабочей памяти.

01-peeking-under-the-hood-of-the-brain.en.txt: Заглядывая под капот мозга

Данный раздел фокусируется на принципах работы больших языковых моделей (LLM), лежащих в основе генеративного ИИ. Описывается, как эти модели предсказывают следующее слово в предложении и соотносят слова друг с другом. Особое внимание уделяется важности концепции «трансформера» и его компонентов: энкодера, обрабатывающего входную информацию (например, промпт), и декодера, генерирующего выходные данные.

02-exploring-the-concept-of-transformer-models-translation.en.txt: Исследуем концепцию моделей-трансформеров: перевод

Раздел демонстрирует возможности перевода моделей-трансформеров на примере вымышленного языка укладки камней. Показано, как модель не просто переводит слова, а интерпретирует идеи и концепции, преобразуя их в осмысленную структуру из камней.

03-ai-meets-metaphor-learning-is-linking.en.txt: ИИ встречается с метафорой: обучение как установление связей

В этом разделе обсуждается использование метафор в обучении и то, как генеративный ИИ может помочь создавать эффективные метафоры для понимания сложных идей.

04-translating-concepts-to-metaphors-analogies.en.txt: Перевод концепций в метафоры и аналогии

Раздел углубляется в тему использования метафор и аналогий, сгенерированных ИИ, для объяснения новых идей. Описывается «шаблон метафоры» – метод промпт-инжиниринга, позволяющий модели использовать знакомые пользователю области знаний для создания понятных аналогий.

05-helping-the-large-language-model-select-metaphors-analogies.en.txt: Помощь LLM в выборе метафор и аналогий

Продолжая тему предыдущего раздела, здесь рассматривается настройка промптов для получения более точных и разнообразных метафор. Показано, как описание собственных интересов и знаний помогает модели создавать релевантные аналогии.

06-large-language-models-the-brain.en.txt: Большие языковые модели и мозг

Раздел посвящен сравнению LLM с человеческим мозгом. Описываются различные LLM, созданные технологическими гигантами (Google, Amazon, Microsoft), а также компаниями из Китая (Baidu, Alibaba, Tencent). Проводится аналогия между «контекстным окном» модели и объемом информации, который может обработать мозг.

08-prompting-for-options-perspectives-not-answers.en.txt: Запрос опций и перспектив, а не ответов

В этом разделе подчеркивается важность запроса у ИИ не готовых ответов, а различных вариантов и точек зрения на проблему. Это позволяет задействовать критическое мышление и принимать более осознанные решения.

09-prompting-for-questions.en.txt: Запрос вопросов у ИИ

Раздел посвящен использованию генеративного ИИ для создания вопросов по заданной теме. Это позволяет проверить знания, углубить понимание материала и потренироваться перед экзаменами.

10-mapping-the-landscape-of-large-language-models-and-genai-learning.en.txt: Картирование ландшафта LLM и обучения с помощью генеративного ИИ

В этом разделе рассматривается разнообразие существующих LLM и инструментов на их основе (DALL-E, Midjourney, Runway). Подчеркиваются уникальные характеристики каждой платформы и важность понимания их архитектуры и особенностей.

11-ai-driven-learning-maximizing-retrieval-practice.en.txt: Обучение с помощью ИИ: максимальное использование практики извлечения

Раздел посвящен использованию генеративного ИИ для практики извлечения информации. Описывается техника «предварительного тестирования», которая помогает определить наиболее важные аспекты материала.

12-flipped-interaction-pattern-ai-driven-practice-teaching.en.txt: Шаблон перевернутого взаимодействия: практика и обучение с помощью ИИ

В этом разделе рассматривается «шаблон перевернутого взаимодействия» — метод, при котором модель сама задает вопросы и адаптирует свое поведение в зависимости от ответов пользователя.

13-prompting-for-feedback.en.txt: Запрос обратной связи у ИИ

Раздел посвящен использованию генеративного ИИ для получения обратной связи на собственные вопросы и формулировки. Описываются два шаблона промпт-инжиниринга: «уточнение вопроса» и «когнитивный верификатор».

14-unleashing-curiosity-and-motivation.en.txt: Раскрытие любопытства и мотивации

Данный раздел фокусируется на роли любопытства и мотивации в обучении. Описываются «сфокусированный» и «рассеянный» режимы мышления, а также их связь с процессами обучения.

15-multimodal-discovery.en.txt: Мультимодальное открытие

Раздел посвящен использованию мультимодальных подсказок, таких как фотографии, для получения информации от ИИ. Описываются примеры использования фотографий для генерации инструкций, рецептов, планов и ответов на вопросы.

16-genai-as-a-creative-catalyst-supplementing-working-memory.en.txt: Генеративный ИИ как катализатор творчества: дополнение рабочей памяти

В этом разделе рассматривается, как генеративный ИИ может служить инструментом для дополнения рабочей памяти и расширения творческих возможностей.

17-the-importance-of-classical-study-memorization-with-respect-to-prompts.en.txt: Важность классического обучения и запоминания в контексте промптов

Раздел подчеркивает важность широких знаний и понимания концепций для создания эффективных промптов. Описывается, как знание определенных имен, терминов и стилей позволяет генерировать более точные и релевантные результаты.

Анализ основных тем и ключевых идей представленных источников

Представленные фрагменты текстов посвящены теме генеративного искусственного интеллекта (ИИ) и его применению в обучении. В документах рассматриваются принципы работы больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT, Gemini и Claude, а также предлагаются практические советы по их использованию для более эффективного обучения.

Основные темы:

1. Принципы работы генеративного ИИ:

• Трансформер: В документах подробно рассматривается концепция трансформера — архитектуры нейронной сети, лежащей в основе современных LLM. Описываются два основных компонента трансформера: энкодер, который обрабатывает входные данные (например, промпт), и декодер, который генерирует выходные данные (например, текст, изображение).

• Контекстное окно: Важным аспектом LLM является размер контекстного окна — максимальное количество токенов (слов или их частей), которые модель может обработать одновременно. Размер контекстного окна влияет на способность модели запоминать информацию и генерировать связный текст.

• Сходство с человеческим мозгом: Авторы проводят параллели между работой LLM и когнитивными процессами в человеческом мозге. Например, описываются два пути формирования нейронных связей, аналогичные работе гиппокампа и базальных ганглиев, отвечающих за сознательное и бессознательное обучение.

1. Применение генеративного ИИ в обучении:

• Генерация метафор и аналогий: Описывается, как с помощью LLM можно генерировать метафоры и аналогии, которые помогут лучше усвоить новый материал. Приводятся примеры промтов, которые позволяют получить объяснение сложных понятий с использованием знакомых образов и аналогий.

• Генерация вопросов для самопроверки: LLM можно использовать для создания вопросов по изучаемому материалу. Это позволяет проверить свои знания, выявить слабые места и сфокусироваться на их проработке.

• Интерактивная практика: В документах рассматривается концепция «перевернутого взаимодействия», которая позволяет использовать LLM для создания интерактивных тестов и симуляций. Модель адаптируется к ответам пользователя и динамически подбирает следующие вопросы или задания.

• Мультимодальный поиск: Описывается возможность использования LLM для обработки не только текста, но и изображений. Приводятся примеры того, как фотографии можно использовать для получения информации, генерации инструкций и решения задач.

Ключевые идеи:

• Генеративный ИИ не заменяет, а дополняет человеческий интеллект. LLM — это мощные инструменты, которые могут сделать процесс обучения более эффективным и увлекательным. Однако важно помнить, что они не способны мыслить самостоятельно и принимать решения.

• Качество обучения с помощью ИИ зависит от качества промтов. Чем точнее и информативнее промпт, тем более релевантный и полезный результат выдаст LLM.

• Важно развивать критическое мышление и не принимать на веру все, что генерирует ИИ. LLM могут допускать ошибки, поэтому важно анализировать полученную информацию и проверять ее достоверность.

Примеры цитат:

• «Трансформер имеет два основных компонента: энкодер и декодер. Энкодер принимает информацию, например, промпт, а декодер выдает результат.» (Фрагмент 01)

• «Метафора — это отличный способ усвоить новые идеи, но метафоры всегда имеют свои ограничения. Когда метафора перестает работать, мы можем просто отбросить ее и найти новую. С помощью ChatGPT, Claude или любой другой хорошей платформы генеративного ИИ найти подходящие метафоры стало намного проще.» (Фрагмент 03)

• «Никогда не просите один вариант ответа. Всегда просите варианты и точки зрения. Наша цель — начать больше думать о проблемах, которые мы решаем, когда обращаемся к ИИ. Мы не хотим начать думать меньше из-за того, что неправильно формулируем запросы.» (Фрагмент 08)

• «Мультимодальный промптинг — это одна из моих любимых вещей в генеративном ИИ … Вместо того, чтобы отправлять фотографию другу, мы можем отправить ее одной из этих больших языковых моделей, чтобы она помогла нам перевести изображение в информацию.» (Фрагмент 15)

• «То, что мы знаем, наши знания истории искусства, наши знания о таких вещах, как SWOT-анализ, все это — наши знания о словах, концепциях и фреймворках — это наши новые краски. Чем больше мы знаем, тем богаче наша палитра для промтинга, тем уже мы с точки зрения того, что знаем, тем менее широки наши знания, тем хуже для нас в промтинге.» (Фрагмент 17)

Заключение:

Представленные фрагменты текстов дают общее представление о принципах работы генеративного ИИ и его потенциале в сфере образования. Авторы подчеркивают важность активного и осознанного подхода к использованию LLM, а также необходимость развития критического мышления. При правильном подходе генеративный ИИ может стать ценным инструментом для обучения и саморазвития.