O explicativo do aplicativo da Web baseado em GPT-3 faz exatamente o que seu nome promete: explica o jargão científico complexo em termos simples.
De acordo com o co-desenvolvedor Aman Jha, a ideia de explicar o papel surgiu enquanto estudava um complicado artigo de neurociência. Ele usou o prompt GPT-3 para simular uma conversa entre um pesquisador iniciante e um especialista em interfaces cérebro-computador. As explicações geradas pelo GPT-3 são mais fáceis de entender do que o jargão usado pelos pesquisadores. “O GPT-3 é o melhor amigo de um pesquisador iniciante,” escreve Aman Jha .
Explicar papéis explica papéis
Junto com o dele colega Jade lançou o site explica papel . Aqui, os usuários podem fazer upload de um artigo e marcar frases ou parágrafos individuais em uma interface da web, que o GPT-3 descreve em termos abreviados e idealmente mais simples. Uma função de bate-papo permite que os usuários façam perguntas mais detalhadas.
O Explainpaper usa GPT-3 davinci-002 por meio do plataforma everyprompt . O modelo GPT-3 ainda não foi ajustado, mas espera-se que isso mude em breve: a equipe planeja usar 100.000 pontos de dados do Explainpaper para otimizar o GPT-3 para explicações em papel. Os dados foram coletados desde o lançamento do site. A versão atual ainda não explica as funções matemáticas, mas esse recurso também está planejado para uma versão posterior.
Mais de 113.000 explicações em papel desde o lançamento
O conceito foi bem recebido: desde o lançamento do site em outubro até o início de novembro, mais de 3.700 usuários geraram mais de 113.000 explicações e carregou quase 10.000 artigos.
No entanto, o Explainpaper tem uma desvantagem: o GPT-3 às vezes gera abreviações incompletas ou simplesmente explicações erradas. Isso pode ser um problema especialmente para iniciantes em um novo campo, pois eles não têm experiência para reconhecer inconsistências e erros.
Jha e Jade planejam resolver esse problema com dois novos recursos: avaliações do usuário servirá como um loop de feedback para o sistema no futuro. Além disso, o GPT-3 usará um métrica de confiança que indica o grau de certeza do sistema sobre uma resposta ou resumo.
“É totalmente possível que o GPT-3 gere uma resposta ligeiramente errada. Garantimos que o prompt tenha muito contexto para trabalhar”, diz Jha.
O fato de o treinamento do GPT-3 ter terminado em 2019″ não foi um grande problema”, diz Jha: o GPT-3 pode entender os pontos do artigo e usa seu conhecimento prévio do mundo para explicar novas descobertas em termos mais simples, diz Jha .
O grande objetivo do projeto é atrair mais pessoas interessadas em ciência. O fundador e a fundadora estão trabalhando atualmente em uma versão Pro do software, que por 10 por mês oferecerá alguns recursos de conforto, como salvar um papel junto com os pontos marcados e explicações. O leitor de PDF também será aprimorado e o modelo refinado para respostas mais precisas.