chinese直男口爆体育生外卖, 99久久er热在这里只有精品99, 又色又爽又黄18禁美女裸身无遮挡, gogogo高清免费观看日本电视,私密按摩师高清版在线,人妻视频毛茸茸,91论坛 兴趣闲谈,欧美 亚洲 精品 8区,国产精品久久久久精品免费

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

阿里達摩院:GPT-4的成本只有高級數(shù)據(jù)分析員的0.45%

jf_WZTOguxH ? 來源:AI前線 ? 2023-06-09 16:06 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

5 月 24 日,阿里達摩院發(fā)布了一個關于用 GPT-4 取代數(shù)據(jù)分析師的成本核算的研究論文。

該論文指出:“除了所有數(shù)據(jù)分析師和 GPT-4 之間的可比績效外,我們可以注意到 GPT-4 所花費的時間要比人類數(shù)據(jù)分析師短得多。我們假設每個月有大約 21 個工作日,每天工作 8 小時左右,并根據(jù)每個級別的數(shù)據(jù)分析師所花費的平均時間計算出每個實例在美元方面的成本。GPT4 的成本約為初級數(shù)據(jù)分析員成本的 0.71%和高級數(shù)據(jù)分析員成本的 0.45%。”

4b1d0d30-0691-11ee-962d-dac502259ad0.jpg

這篇來自阿里達摩院與新加坡南洋理工大學的新論文,主要探討了 GPT-4 能否做好數(shù)據(jù)分析師的工作,論文標題為“Is GPT-4 a Good Data Analyst?”

該論文重點考察了 GPT-4 作為數(shù)據(jù)分析師的以下幾種能力:

生成 SQL 和 Python 代碼;

執(zhí)行代碼獲得數(shù)據(jù)和圖表;

從數(shù)據(jù)和外部知識源中分析數(shù)據(jù),得出結論。

4b3c2bca-0691-11ee-962d-dac502259ad0.jpg

在 5.3 節(jié)“主要結果”中,該論文指出,GPT-4 的表現(xiàn),在大多數(shù)指標上能與一位金融行業(yè)工作 6 年的人類相當,正確性低于人類,但復雜性和一致性指標高于人類。在與另一位 5 年工作經(jīng)驗的分析師對比中,GPT-4 在信息的正確性、圖表的美觀性、洞察的復雜性等方面輸給人類。如果與 2 年工作經(jīng)驗的初級分析師對比,GPT-4 在正確性上表現(xiàn)更好,而且能完成更多的工作。

雖然在高級數(shù)據(jù)分析任務中,GPT-4 目前的準確性低于人類,但是勝在成本便宜。

4b567bf6-0691-11ee-962d-dac502259ad0.jpg

也就是說,根據(jù)實驗結果和分析,GPT-4 在數(shù)據(jù)分析上有與人類相當?shù)男阅?,但是否可以取代?shù)據(jù)分析師需要近一步研究才能得出結論。

論文地址:https://arxiv.org/abs/2305.15038

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • 數(shù)據(jù)分析

    關注

    2

    文章

    1494

    瀏覽量

    35725
  • GPT
    GPT
    +關注

    關注

    0

    文章

    368

    瀏覽量

    16597

原文標題:阿里達摩院:GPT-4 的成本只有高級數(shù)據(jù)分析員的 0.45%

文章出處:【微信號:AI前線,微信公眾號:AI前線】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關推薦
    熱點推薦

    阿里巴巴達摩劉志偉:QEMU RISC-V 的進展、特性與未來規(guī)劃

    2025 年 7 月 18 日,在第五屆(2025)RISC-V 中國峰會的軟件與生態(tài)系統(tǒng)分論壇上,阿里巴巴達摩 RISC-V 及生態(tài)部技術專家劉志偉帶來了關于 QEMU RISC-V 的報告
    發(fā)表于 07-18 11:20 ?5315次閱讀
    <b class='flag-5'>阿里</b>巴巴<b class='flag-5'>達摩</b><b class='flag-5'>院</b>劉志偉:QEMU RISC-V 的進展、特性與未來規(guī)劃

    AI數(shù)據(jù)分析儀設計原理圖:RapidIO信號接入 平板AI數(shù)據(jù)分析

    AI數(shù)據(jù)分析儀, 平板數(shù)據(jù)分析儀, 數(shù)據(jù)分析儀, AI邊緣計算, 高帶寬數(shù)據(jù)輸入
    的頭像 發(fā)表于 07-17 09:20 ?367次閱讀
    AI<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)分析</b>儀設計原理圖:RapidIO信號接入 平板AI<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)分析</b>儀

    普華基礎軟件蒞臨阿里巴巴達摩調研交流

    近日, 普華基礎軟件股份有限公司(以下簡稱普華基礎軟件)董事、總經(jīng)理劉宏倩一行前往阿里巴巴達摩(杭州)科技有限公司(以下簡稱達摩)調研交
    的頭像 發(fā)表于 04-08 10:10 ?832次閱讀

    OpenAI即將發(fā)布GPT-4.5與GPT-5

    ,GPT-4.5將在未來幾周內率先亮相,它將是OpenAI通用GPT-4模型的繼承者。這款新的算法在技術上進行了諸多優(yōu)化和升級,旨在為用戶提供更加精準、高效的AI服務。 而在GPT-4.5發(fā)布后不久
    的頭像 發(fā)表于 02-13 13:43 ?879次閱讀

    Mathematica 在數(shù)據(jù)分析中的應用

    數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)代科學研究和商業(yè)決策中不可或缺的一部分。隨著數(shù)據(jù)量的爆炸性增長,對數(shù)據(jù)分析工具的需求也在不斷增加。Mathematica,作為一種強大的計算軟件,以其獨特的符號計算能力和廣泛的內置函數(shù)庫
    的頭像 發(fā)表于 12-26 15:41 ?975次閱讀

    OpenAI GPT-5開發(fā)滯后:訓練成本高昂

    近日,據(jù)最新消息,OpenAI在推進其備受期待的下一代旗艦模型GPT-5的開發(fā)進程上遇到了困難。由于計算成本高昂且高質量訓練數(shù)據(jù)稀缺,GPT-5的開發(fā)已經(jīng)落后于原定計劃半年之久。 據(jù)悉
    的頭像 發(fā)表于 12-23 11:04 ?1282次閱讀

    數(shù)據(jù)可視化與數(shù)據(jù)分析的關系

    在當今這個信息爆炸的時代,數(shù)據(jù)無處不在。無論是企業(yè)運營、科學研究還是個人決策,我們都需要從海量的數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)可視化作為兩個關鍵的工具,它們幫助我們理解、解釋和
    的頭像 發(fā)表于 12-06 17:09 ?1250次閱讀

    LLM在數(shù)據(jù)分析中的作用

    隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為企業(yè)和組織決策的關鍵工具。數(shù)據(jù)科學家和分析師需要從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息,以支持業(yè)務決策。在這個過
    的頭像 發(fā)表于 11-19 15:35 ?1459次閱讀

    eda與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的區(qū)別

    EDA(Exploratory Data Analysis,探索性數(shù)據(jù)分析)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析之間存在顯著的差異。以下是兩者的主要區(qū)別: 一、分析目的和方法論 EDA 目的 :EDA的主要目的是對
    的頭像 發(fā)表于 11-13 10:52 ?1124次閱讀

    raid 在大數(shù)據(jù)分析中的應用

    RAID(Redundant Array of Independent Disks,獨立磁盤冗余陣列)在大數(shù)據(jù)分析中的應用主要體現(xiàn)在提高存儲系統(tǒng)的性能、可靠性和容量上。以下是RAID在大數(shù)據(jù)分析
    的頭像 發(fā)表于 11-12 09:44 ?936次閱讀

    智能制造中的數(shù)據(jù)分析應用

    生產(chǎn)效率:通過分析生產(chǎn)數(shù)據(jù),企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)瓶頸,優(yōu)化生產(chǎn)流程,從而提高整體的生產(chǎn)效率。 降低成本數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)識別浪費和不必要的成本
    的頭像 發(fā)表于 11-07 09:56 ?1180次閱讀

    Llama 3 與 GPT-4 比較

    隨著人工智能技術的飛速發(fā)展,我們見證了一代又一代的AI模型不斷突破界限,為各行各業(yè)帶來革命性的變化。在這場技術競賽中,Llama 3和GPT-4作為兩個備受矚目的模型,它們代表了當前AI領域的最前
    的頭像 發(fā)表于 10-27 14:17 ?1474次閱讀

    科大訊飛發(fā)布訊飛星火4.0 Turbo:七大能力超GPT-4 Turbo

    超過GPT-4 Turbo,數(shù)學能力和代碼能力更是超過了Open AI最新一代GPT模型GPT-4o。此外,其效率相對提升50%。
    的頭像 發(fā)表于 10-24 11:39 ?1335次閱讀

    云計算在大數(shù)據(jù)分析中的應用

    云計算在大數(shù)據(jù)分析中的應用廣泛且深入,它為用戶提供了存儲、計算、分析和預測的強大能力。以下是對云計算在大數(shù)據(jù)分析中應用的介紹: 一、存儲和處理海量數(shù)據(jù) 云計算提供了強大的存儲和計算能力
    的頭像 發(fā)表于 10-24 09:18 ?1394次閱讀

    使用AI大模型進行數(shù)據(jù)分析的技巧

    使用AI大模型進行數(shù)據(jù)分析的技巧涉及多個方面,以下是一些關鍵的步驟和注意事項: 一、明確任務目標和需求 在使用AI大模型之前,首先要明確數(shù)據(jù)分析的任務目標,這將直接影響模型的選擇、數(shù)據(jù)收集和處理方式
    的頭像 發(fā)表于 10-23 15:14 ?3505次閱讀