我失业了?| ChatGPT生信分析初体验

简介: 我失业了?| ChatGPT生信分析初体验

最近ChatGPT火的一塌糊涂,作为在生物医学和计算机科学领域夹缝求生的边缘摇摆人,也来蹭一波热度。

ChatGPT是一个预训练的语言模型,由OpenAI训练。它可以用来生成自然语言文本,并且可以进行对话。它基于Transformer架构,可以捕捉到语言之间的复杂关系。它可以用来开发聊天机器人、语音助手、评论生成系统等。

下面我就从我比较擅长的组学生信数据可视化以及机器学习三个方面测试一下。

生信分析

问一下RNAseq分析流程

 

流程很对就是没有代码,看看能不能给我们写个代码~

  

完了,感觉要失业了。用了好多python脚本,看一下有没有代码。

 

虽然没有代码,但是他给出了一个python进行RPKM 标准化的例子。好牛~

再问一下每个软件怎么用?

 

好详细,问一下质控报告怎么解读?

 

很详细啊~当然这些东西谷歌也可以搜索的到的。可以看到,ChatGPT对于自动生成一个拿来就用的上游分析代码方面,还是略有不足。不过有了大纲修修补补还是够用的,

数据可视化

来画个图吧!

把要求写细一点。

 

可以看到,除了有代码还有每个参数的用法。

问一下上一篇推文的图怎么画?

 

用到的函数都给到了~实在是很厉害。

看来,看到不会画的图先问问ChatGPT说不定就有思路了。

机器学习

机器学习应该是ChatGPT的主场了。

问一下用R语言进行随机森林分类的代码。

  

怎么调参呢?

   

总结

测试完我只想说:ChatGPT,还有什么是你不会的!总的来说,ChatGPT可以充当一个解决问题过程中AI助手的角色。当然,作为一个全新推出的模型,ChatGPT自然有很多bug等待修复。OpenAI也在官网列出了一些现有的局限。

ChatGPT有时会给出听起来很有道理,但实则离谱的答案。这个问题很难解决,因为:训练期间,没有事实来源进行强化学习;过于专注准确性会导致训练模型更加谨慎,有可能拒绝本可以正确回答的问题;监督训练会误导模型,因为理想的答案取决于模型知道什么,而不是人类演示者知道什么。ChatGPT对调整输入措辞或多次尝试相同的提示很敏感。例如,给定一个问题的措辞,模型可以声称不知道答案,但稍微改写一下,就可以正确回答。该模型通常过于冗长,并且过度使用某些短语,例如重申它是由OpenAI训练的语言模型。理想情况下,当用户问题不明确时,模型会要求用户进一步解释。然而目前的模型通常会猜测用户的意图。

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