Advances in apparent conceptual physics reasoning in GPT-4

要約

タイトル：GPT-4における外観上の概念的物理的推論の進展

要約：
– ChatGPTは人間の会話を模倣するための大規模言語モデル上に構築され、人間のテキストの巨大なコーパスでトレーニングされています。
– 物理法則に関する明示的なプログラミングがないにも関わらず、最近の研究では、GPT-3.5が物理学のイントロダクションコースを合格し、ニュートン力学の最小限の理解に近いレベルでのフェーズコンセプトインベントリーを示すことができることが示されています。
– 本研究では、これらの結果を再現し、最新版であるGPT-4がこのようなコンテクストにおいて遥かに高い成績を収めたことが示されました。
– その反応は、いくつかの顕著な例外と制限を除いて、専門家レベルの能力を完璧に示しています。
– 物理教育や教育法の将来についての影響について簡単にコメントしています。

要約(オリジナル)

ChatGPT is built on a large language model trained on an enormous corpus of human text to emulate human conversation. Despite lacking any explicit programming regarding the laws of physics, recent work has demonstrated that GPT-3.5 could pass an introductory physics course at some nominal level and register something close to a minimal understanding of Newtonian Mechanics on the Force Concept Inventory. This work replicates those results and also demonstrates that the latest version, GPT-4, has reached a much higher mark in the latter context. Indeed, its responses come quite close to perfectly demonstrating expert-level competence, with a few very notable exceptions and limitations. We briefly comment on the implications of this for the future of physics education and pedagogy.

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