論文の概要: ChatGPT for Programming Numerical Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12093v1
- Date: Tue, 21 Mar 2023 12:18:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-23 16:33:48.943079
- Title: ChatGPT for Programming Numerical Methods
- Title(参考訳): 数値計算のためのChatGPT
- Authors: Ali Kashefi, Tapan Mukerji
- Abstract要約: ChatGPTはOpenAIによってトレーニングされた大規模な言語モデルである。
計算アルゴリズムのプログラミングにおけるChatGPTの能力を初めて探求する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.741266294612776
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: ChatGPT is a large language model trained by OpenAI. In this technical
report, we explore for the first time the capability of ChatGPT for programming
numerical algorithms. Specifically, we examine the capability of GhatGPT for
generating codes for numerical algorithms in different programming languages,
for debugging and improving written codes by users, for completing missed parts
of numerical codes, rewriting available codes in other programming languages,
and for parallelizing serial codes. Additionally, we assess if ChatGPT can
recognize if given codes are written by humans or machines. To reach this goal,
we consider a variety of mathematical problems such as the Poisson equation,
the diffusion equation, the incompressible Navier-Stokes equations,
compressible inviscid flow, eigenvalue problems, solving linear systems of
equations, storing sparse matrices, etc. Furthermore, we exemplify scientific
machine learning such as physics-informed neural networks and convolutional
neural networks with applications to computational physics. Through these
examples, we investigate the successes, failures, and challenges of ChatGPT.
Examples of failures are producing singular matrices, operations on arrays with
incompatible sizes, programming interruption for relatively long codes, etc.
Our outcomes suggest that ChatGPT can successfully program numerical algorithms
in different programming languages, but certain limitations and challenges
exist that require further improvement of this machine learning model.
- Abstract(参考訳): ChatGPTはOpenAIによってトレーニングされた大規模な言語モデルである。
本稿では,ChatGPTによる数値アルゴリズムのプログラミング能力について検討する。
具体的には,異なるプログラミング言語における数値アルゴリズムのコード生成,ユーザによる記述コードのデバッグと改善,数値コードの欠落部分の完了,他のプログラミング言語で利用可能なコード書き直し,シリアルコードの並列化など,GhatGPTの能力について検討する。
さらに、ChatGPTが人間や機械によって書かれたコードかどうかを評価する。
この目的を達成するために,ポアソン方程式,拡散方程式,非圧縮ナビエ-ストークス方程式,圧縮不可視流,固有値問題,方程式の線形系の解法,スパース行列の保存など,様々な数学的問題を考える。
さらに、物理インフォームドニューラルネットワークや畳み込みニューラルネットワークなどの科学機械学習と計算物理学への応用を実証する。
これらの例を通して、ChatGPTの成功、失敗、課題について調査する。
障害の例としては、特異行列の生成、非互換サイズの配列上の演算、比較的長いコードに対するプログラミング割り込みなどがある。
その結果、chatgptは異なるプログラミング言語で数値アルゴリズムをうまくプログラムできることが示唆されたが、この機械学習モデルのさらなる改善を必要とするいくつかの制限と課題が存在する。
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