物理の知識を持つニューラルネットワークのエキスパートGPTを構築する
美容とファッションのエキスパートがお届けする、物理知識とニューラルネットワークの融合したGPTの驚異的な構築技術
PINNの研究と開発を効率化するためのカスタマイズされた共同パイロット
OpenAIのDevDayでリリースされたGPTsは、最も興味深いリリースの一つです。GPTsは、ChatGPTのカスタムバージョンであり、誰でも特定の目的のために作成することができます。ワーキングなGPTの設定プロセスは、コーディングではなく、単にチャットを通じて行われます。その結果、リリース以来、コミュニティによって様々なGPTが作成され、ユーザーの生産性を高め、より楽しい人生を創造しています。
物理情報を持つニューラルネットワーク（PINN）の領域での実践者として、私はChatGPT（GPT-4）を多く使用して複雑な技術的な概念を理解し、モデルの実装時に遭遇する問題のデバッグ、および新しい研究アイデアやエンジニアリングの解決策を提案するのに役立っています。非常に役立つとはいえ、私はChatGPTがPINNの一般的な知識を超えた特定の回答を私に提供するのに苦労することがよくあります。コンテキスト情報をより多く取り入れるためにプロンプトを調整することは可能ですが、時間がかかることがあり、時には私の忍耐力をすぐに消耗してしまいます。
今ではChatGPTを簡単にカスタマイズできる可能性があることから、私にとって理想的な方法ではないですか？私のキュレートされた情報源から知識を引き出し、PINNに関するクエリに独自な方法で回答しようとするカスタマイズされたGPTを開発するのはどうでしょうか？
では、このブログ投稿では、それを現実化する方法を見ていきましょう！まずは、対象のGPTの構築プロセスを紹介し、命令デザインと提供される知識ベースの詳細を提供します。次に、新たに作成されたGPTとの最良の対話方法を見るためのいくつかのデモを行います。最後に、将来の開発の機会に触れます。
このアイデアはあなたに共鳴しますか？それでは始めましょう！🗺️📍🚶♀️
これは物理情報を持つ機械学習のシリーズの別のブログです。他に次のものがあります:
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