实战：ChatGPT十二般武艺，Proposal申报国家基金

用ChatGPT哪十二般武艺，可以如此了得，竟然可以尝试申报国家基金？

那么看下去，希望值得～

十二般武艺

(抱歉没凑齐十八般…）

一. 假定身份，描述需求

二. 提交内容，让其理解

三. 提交建议，开始发挥

四. 开始聚焦，深入讨论

五. 聚焦问题，双向沟通

六. 尝试挑战，进步发问

七. 层层深入，激发观点

八. 你追我赶，见招拆招

九. 提案既出，驷马难追

十. 要想落地，理论先行

十一. 支撑理论，与时俱进

十二. 不宜恋战，见好就收

先说结果，从接收到修改消息，到酝酿思路，与ChatGPT沟通方案，再到重新提交Proposal，前后共花了大约2个小时。（大部分时间都在切磋武艺上）

再看过程，今天大早上收到Grant Proposal的反馈，一堆堆的意见，有单刀直入、一针见血的，也有些是咬文嚼字、吹毛求疵的。

最疯狂的是要在0天之内完成修改（妥妥地不想让咱们拿到Grant～），至于显示是0，应该是系统的问题，当前就是显示0。

于是酝酿了一下思路，立马把ChatGPT拉来速速讨论～

接下来直入主题～

我们以其中最重要的一条反馈说起:

“Reviewers’ comment here: Methodology is not clear in order to achieve the objectives. Make it precise and focus on the improvement of the algorithm.

一. 假定身份，描述需求

先把ChatGPT的身份定义明确，毕竟是特殊场合，一定要注意谈吐；

此外，把游戏规则说明白，在这个场景下：

1. 我会发你文字，但你先别回答，

2. 把反馈发给你后，你再回答。

听懂了，回个确认～

二. 提交内容，让其理解

这里就以Methodology部分进行切磋，直接一股脑，丢给它就好了～

果然，ChatGPT能听懂人话，非常遵守游戏规则，再等我发反馈建议了

三. 提交建议，开始发挥

接下来我把Reviewer的建议发给它，开始真正的较量吧！

四. 开始聚焦，深入讨论

由于这里面涉及到多个算法，这里以优化特征选择算法和改进分类偏见算法为例，进行聚焦，主要是第二点和第三点。

五. 聚焦问题，双向沟通

考虑到第二点基本已经比较明确，进一步聚焦到第三点关于分类模型算法的实现。

由于第三点的描述存在可能混淆的情况，于是我们直接提出这个问题：既然说到会使用传统的机器学习和深度学习分类器，在这个环节当中，两者的关系到底是什么，是分别使用，还是整合使用呢？

ChatGPT也对这个问题正面进行了回答：

“谢谢你提出来。为了解决分类偏差，所提出的方法将同时使用传统的机器学习分类器（例如决策树、支持向量机和随机森林）和深度学习分类器（例如深度神经网络）。SMOTE算法将分别应用于每个分类器以生成合成少数样本并平衡类分布。

换句话说，传统分类器和深度学习分类器将分别实现，并在具有均衡类分布的预处理数据集上进行训练。每个分类器的性能将使用交叉验证和性能指标（例如准确度、精度、F1 分数、灵敏度和 ROC 的 AUC 值）分别进行评估。

我希望这能澄清任何混淆并使方法更加精确。”

六. 尝试挑战，进步发问

既然要一个一个去使用和训练模型，会不会太麻烦？为何不就用一个分类器呢，比如传统的机器学习里就用决策树，深度学习里就用DNN？

ChatGPT并不回避，继续就这个问题正面进行了回答：

“感谢你的提问。在这个提议的方法中使用多个分类器的原因是为了确保模型的鲁棒性和通用性。虽然像决策树或 DNN 这样的单一分类器可能适用于某些数据集，但并非适用于所有数据集。每个分类器都有自己的长处和短处，通过使用多个分类器，我们可以利用它们的长处并减少它们的短处。

此外，通过比较多个分类器在同一数据集上的性能，我们可以确定最适合特定数据集或问题的分类器。这有助于我们开发更准确、更有效的模型来检测和分类物联网安全威胁。

此外，机器学习中的常见做法是使用多个分类器并将它们集成以提高整体性能。通过使用集成方法，我们可以结合多个分类器的预测并降低过度拟合的风险，从而产生更稳健和准确的模型。

总的来说，使用多个分类器并将它们集成可以帮助提高模型的性能和鲁棒性，使其更有效地应对物联网数据安全的挑战。”

以上请注意，在说明了逐个使用不同的分类器，是为了找到最佳的分类器，同时ChatGPT为了展示自己丰厚的知识储备，进一步把集成学习的概念引入进来了！

七. 层层深入，激发观点

既然ChatGPT把新的概念-集成学习引入进来了，那么，我们可以请问它，我们这个Proposal是否需要将两种方法都进行实现呢？

第一种是one by one的验证分类器从而找到最优方案；

第二种是ensemble将分类器整合从而形成更强大的分类方案；

ChatGPT想着，既然你提了这个想法，想必你就是想这么干吧？于是，ChatGPT顺势推舟，就这个问题进行了回答，并对提出了两个方案各自的优点：

“是的，在这个提议中，实现单个分类器和集成方法是有益的。通过实现多个分类器，我们可以确定哪个分类器在给定数据集上表现最好，集成方法可以通过结合不同分类器的优势并减少过度拟合来进一步提高分类性能。因此，建议在本提案中同时实现单个分类器和集成方法，以实现最佳分类性能。”

八. 你追我赶，见招拆招

既然ChatGPT引导我们提出了集成学习的方案，那么咱们何不探探它的底呢？也就是说，咱们能否将三个传统的ML与一个DL结合呢？

ChatGPT就这个问题进行了回答：

“对，那是正确的。集成方法可以组合多个分类器，包括传统分类器和深度学习分类器，以提高模型的性能。组合分类器通常可以比使用单个分类器产生更好的性能，因为它可以减少模型的方差和偏差。在此提案中，我们可以结合决策树、支持向量机、随机森林和 DNN 分类器来创建更强大的分类器。然而，要在集成中使用的分类器的具体选择将取决于数据的性质、要解决的问题以及要优化的性能指标。”

九. 提案既出，驷马难追

既然集成学习方法不错，那么我们深入询问如何去实现呢？

注意：实际上按照上面的回答，应该是就集成学习当中，以数据的性质、要解决的问题以及要优化的性能指标作为主要因素，来对具体分类器的选择做进一步的咨询。

但是考虑到脱缰野马，可能一发不可收拾，于是我们把话题拉回来。也就是说，我们承认了集成学习的方案，也承认了集成学习当中的分类器，即3个机器学习加一个深度学习。

因此，接下来该如何实施呢？

ChatGPT就这个问题进行了回答：

“当然，这里有一个示例，说明如何修改提案的方法部分，以包括结合决策树、支持向量机、随机森林和 DNN 分类器的集成方法：

(c) 解决分类偏差：为了解决类别分布不平衡的挑战，所提出的方法将利用合成少数过采样技术 (SMOTE) 和多种传统机器学习和深度学习分类器，包括决策树 (DT)、支持向量机 (SVM)、随机森林 (RF) 和深度神经网络 (DNN)。SMOTE算法会生成合成的少数样本来平衡类别分布，从而减少分类偏差。然后，所提出的方法将利用一种集成方法，该方法将来自四个分类器的预测结合起来以产生最终预测。这种集成方法将采用多数表决机制，其中最终预测由四个分类器的多数表决决定。通过结合来自多个分类器的预测，所提出的方法有望提高整体准确性并降低过度拟合的风险。”