ChatGPT 문맥분량은 인간의 지식의 총합에 가깝죠.
그래서,
Simulation RESULT 를 해석하는 기기로
ChatGPT 를 써야합니다.
왜냐하면 RESULT 데이타 ANALYSIS 가 ChatGPT 의 능력의 크기라고 할때,
해석이론의 분량이 기존의 지식의 크기와 같을텐데요.
성능은 프롬프트 길이를 길게 잡으면 대강 답이 나옵니다
왜냐하면,
일부의 현상자료이기 때문으로 수렴해석이 가능한 것이라서요..,
그런데 해석질의 프롬프트는,
아무래도 직관적 감각이 상당해야 할 듯합니다.
그게,
탐구의 경험감각이 RESULTS 의 해석에 확인되는 바가
정확하게 무슨 의미인지 알아야 해서요.
과학적 의미회귀 문맥에 대한 직관이 가장 중요하다고 생각이 됩니다.
과학자료의 의미문맥이 정확하려면 과학적 토의를 통해 중요함의 인지가 필요해보입니다!
크게는 '부기우-유전 선전효과'가 절실해보이기는 합니다.
:D
abcd1234
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