Feasibility Study for Using Artificial Intelligence Based GPT-3 in Public Health Nursing

Author:

ÖZSEZER Gözde1ORCID,MERMER Gülengül2ORCID

Affiliation:

1. Çanakkale Onsekiz Mart University, Faculty of Health Sciences, Department of Nursing

2. EGE ÜNİVERSİTESİ, HEMŞİRELİK FAKÜLTESİ, HEMŞİRELİK BÖLÜMÜ

Abstract

Bu çalışmanın amacı halk sağlığı hemşireliğinde yapay zeka tabanlı GPT-3’ün kullanılmasına yönelik fizibilite oluşturulmasıdır. Bu fizibilite çalışmasında metin oluşturma ve özetleme için GPT-3'ten birkaç model denendi (text-ada-001, text-babbage-001, text-curie-001, text-davinci-003). Araştırmada OpenAI tarafından Ocak 2023'te ücretsiz beta sürümü sağlanan en yetenekli GPT-3 modeli olarak da bilinen "text-davinci-003"kullanıldı. Bu çalışmada, text-davinci-003, kullanıcıların bir yapay zeka ile basit bir şekilde anında etkileşim kurmasını sağlayan bir doğal dil oluşturma modeli olarak değerlendirildi. Girdi sorgusunda, cevap başına gereken kapasite ve ayrıntılılık yansıtmak için "maksimum uzunluk" parametresi 2048 olarak değiştirildi. GPT-3’ten yanıtlar 9 Mart 2023 tarihinde alındı. GPT-3 için önceden belirlenmiş araştırma soruları sorulmadan önce, yöntem analiz edildi. OpenAI tarafından geliştirilen özel bir model olarak GPT-3'ün ilgili özellikleri kontrol edildi. Özellikle, bu araştırmada kullanılan GPT-3 alıntısı, talep üzerine GPT-3 tarafından önerildi. Bu fizibilite çalışmasında, GPT-3’ün halk sağlığı hemşireliğine katkıları konusunda GPT-3 tarafından oluşturulan 6 amaç doğrultusunda sorulan sorular ve GPT-3 tarafından verilen yanıtlar yer almaktadır. GPT-3'ün, halk sağlığı hemşireliği ile ilgili olası metin blokları bir araya getirilerek, bir ekip üyesi olarak halk sağlığı hemşireliği araştırmalarına katkıda bulunabileceği ifade edilebilir. İnsan yazarlar, yapay zekanın yanı sıra bilimsel literatürü de takip etmesi gerektiği, halk sağlığı hemşireliği alanında yapay zeka katkıları hakkında geniş bir bilimsel tartışmanın gerekli olduğu söylenebilir.

Publisher

Halk Sagligi Hemsireligi Dernegi

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3