评估一个大型语言模型解决编程练习的能力从一个入门生物信息学课程
Stephen R Piccolo1, Paul Denny2, Andrew Luxton-Reilly2
1Department of Biology, Brigham Young University, Provo, Utah, United States of America.
像ChatGPT这样的人工智能工具可以成功完成大多数入门生物信息学编程练习. 这表明需要更新教学方法和研究人员和人工智能之间进行编码任务的潜在合作.
科学领域:
- 生命科学 生命科学
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 计算机科学教育计算机科学教育
背景情况:
- 计算机编程对于生命科学家来说是必不可少的,但很难学习.
- 人工智能 (AI) 的进步使得从自然语言提示中生成代码.
- 人工智能在生命科学中协助或取代人类编码工作的潜力正在调查中.
研究的目的:
- 评估OpenAI的ChatGPT在解决生命科学家的编程任务中的有效性.
- 评估ChatGPT在入门生物信息学课程练习中的表现.
主要方法:
- 使用了一个入门生物信息学课程的184个编程练习.
- 测试了ChatGPT解决练习的能力.
- 对于ChatGPT最初无法解决的练习,提供了自然语言反.
主要成果:
- 在第一次尝试时,ChatGPT成功地解决了75.5%的练习.
- 在7次或更少的尝试中,ChatGPT解决了97.3%的所有练习.
- 人工智能模型在完成编程任务方面表现出了显著的能力.
结论:
- 像ChatGPT这样的AI工具在解决常见的生命科学编程问题上表现出高度的熟练程度.
- 生命科学中的教育策略和评估方法可能需要因人工智能而进行调整.
- 人工智能模型为编码中的生命科学研究人员提供了潜在的协作工具.
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