基于DIKWP的GPT-4通用人工智能测评.docx

*：The corresponding author PAGE 基于DIKWP的GPT-4通用人工智能测评（系列之二） The evaluation of Experiments of Artificial General Intelligence with GPT-4 based on DIKWP Yingbo Li Yucong Duan* \h xslwen@ \h duanyucong@ Hainan University 1. 摘要 大型语言模型（LLMs），比如GPT-4，是一种先进的通用人工智能(AGI)，它能够处理多种类型的输入和输出，如文本和图像，并且在各种专业和学术的评测中展现出接近人类水平的性能。然而，目前对于GPT-4的应用评测还缺乏一个有效的评价体系和标准体系，导致无法全面地反映其能力和局限性。为了解决这个问题，我们提出了一个基于DIKWP模型的评价测试体系，该体系从数据、信息、知识、智慧和智能五个层次对GPT-4进行了综合的分析和评估，并且给出了相应的评价指标和方法。我们认为，这个评价测试体系不仅可以为GPT-4的应用提供更有价值的反馈，也可以为通用人工智能的发展提供更有意义的参考。 Keywords: GPT-4, DIKWP, AGI, GPT-4 Evaluation 2. 简介 GPT-4[1]是目前最先进的自然语言生成模型，它在多个领域展示了惊人的生成能力。然而，对于GPT-4的评估方法仍然缺乏统一和客观的标准。本文提出了一个基于数据、信息、知识、智慧和意图（DIKWP）[2][3][4]层级模型的评估框架，旨在全面地测试GPT-4在不同层级上的处理能力和两两转换能力。我们设计了一系列实验，分别考察了GPT-4在完整、精确、一致和表达性强的输入下，以及在不完整、不精确、不一致和无法表达的输入下，对数据、信息、知识、智慧和意图的理解、生成和评价。 此外，我们还将微软的文章[1]中对GPT-4在编程、数学、法律、人机交互等领域的评测结果，映射到DIKWP层级模型上，进行了补充和对比。我们的实验结果表明，GPT-4在数据层和信息层表现出较高的处理能力和转换能力，但在知识层、智慧层和意图层则存在明显的不足。我们认为，这一评估框架不仅有助于揭示GPT-4的优势和局限，也为未来大型语言模型和通用人工智能的发展提供了有益的参考。 3. GPT-4的DIKWP的评估 3.1 GPT-4对DIKWP的理解 Prompt: 请解释DIKWP并详细描述。DIKWP模型有什么应用场景？ GPT-4回答： DIKWP是数据、信息、知识、智慧和意图的缩写。这个模型是在原有的DIKW（数据、信息、知识、智慧）层级模型的基础上，增加了最后一个元素“意图”。它强调了理解我们获得的知识和智慧背后的目标或目的的重要性。具体来说： - 数据：没有经过处理和解释的事实和数字。 - 信息：经过组织和分类的数据，具有一定的意义和价值。 - 知识：经过分析和推理的信息，具有一定的规律和逻辑。 - 智慧：经过评估和判断的知识，具有一定的洞察力和创造力。 - 意图：经过规划和实施的智慧，具有一定的目标和方向。 DIKWP-ChatGPT是一个基于GPT-4的自然语言生成模型，它可以根据不同层级的输入，生成相应层级的输出。例如： - 如果输入是数据，例如一组数字或统计数据，那么输出也是数据，例如一个图表或一个表格。 - 如果输入是信息，例如一个问题或一个陈述，那么输出也是信息，例如一个答案或一个摘要。 - 如果输入是知识，例如一个假设或一个理论，那么输出也是知识，例如一个证据或一个推论。 - 如果输入是智慧，例如一个观点或一个建议，那么输出也是智慧，例如一个评价或一个反馈。 - 如果输入是意图，例如一个目标或一个计划，那么输出也是意图，例如一个策略或一个行动。 DIKWP-ChatGPT的构建方法是： - 首先，收集不同层级的文本数据，并用标签进行区分。例如，可以从网上爬取各种类型的文章、问答、评论等，并用数据、信息、知识、智慧、意图五个标签进行标注。 - 其次，用GPT-4作为预训练模型，并在标注好的文本数据上进行微调。这样可以让模型学习到不同层级文本之间的差异和联系，并提高生成质量。 - 最后，设计一个交互界面，让用户可以输入任意层级的文本，并选择想要生成的层级。然后调用微调好的模型，生成相应层级的文本，并展示给用户。 DIKWP模型有很多应用场景，例如： 知识管理：DIKWP模型可以帮助组织和个人管理和利用各种类型的数据、信息、知识、智慧和意图，提高学习效率和创新能力。 数字经济：DIKWP模型可以帮助分析和评估不同层级的数字资源的价值和贡献，促进数字化转型和发展。 智能系统