1 引言
进入12月以来，在机器学习领域轰动全球的一个事件是OpenAI发布了新的对话机器人ChatGPT模型，它以对话的方式进行互动。对话的形式使ChatGPT有可能回答后续问题，承认自己的错误，挑战不正确的前提，并拒绝不适当的请求。ChatGPT是InstructGPT模型的改进。这个新的工具比以往的类似机器人聊天更为先进，例如它能帮助用户改正一些常用编程语言C++或Python代码的错误。本文从岩土工程专业知识问答的角度测试了ChatGPT的对话功能。
2 3DEC
首先，以’3DEC在自然崩落法中的应用’为问句，ChatGPT给出了一个简短的回答。首先，第一句中的’三维地震建模’表述不准确，’地震’是多余的；第二句的’模拟和预测地震’是错误的表述，尽管3DEC可以分析地震载荷作用下岩体的应力和变形，但绝不能用于预测地震; 最后一句话非常模糊，没有提供确切的信息。总的来说，在这个回答中，ChatGPT并没有真正理解什么是‘自然崩落法’。接着追问了一句’能再说的具体些吗？‘,ChatGPT给出了一个较长的回复。同样的错误，它把3DEC作为一个地震软件，回答基本上没有实质性内容，而且偏离了3DEC的核心。接下来的两个问题ChatGPT都拒绝回答。不回答第一个问题的原因是它的训练库中没有3DEC的内容，不回答第二个问题的原因是ChatGPT在设计时故意过滤掉了所有敏感的比较性的内容，例如问刘德华和梁朝伟相比谁帅，它拒绝回答，给出一堆excuse。下面列出了PFC3D的相关话题，其中既有一些明显错误的地方，又有许多废话。不言而喻，使用英语问专业问题回答的效果比用中文问问题回答的效果好。PFC3D 是一种数值模拟方法，用于研究粒子流动问题，包括流体力学、固体力学和热力学。它是一种广义粒子动力学方法，用来模拟粒子系统中粒子之间的互相作用，以及粒子与周围介质之间的相互作用。PFC3D 在岩土工程中可以用来模拟岩石、土壤和混凝土等材料的力学性质和流动行为。它可以帮助工程师更好地理解和预测材料在施工过程中的行为，从而提高工程设计的准确性和可靠性。例如，在建筑物的地基处理中，PFC3D 可以用来模拟土壤与基础板之间的接触和摩擦，以及土壤的变形和沉降情况，为工程师提供参考依据。PFC3D 可以用来模拟球与球之间的接触和相互作用。在这种情况下，PFC3D 会计算出两个球的位置、速度和加速度，并根据物理定律来模拟它们之间的互动。例如，如果两个球相撞，PFC3D 会计算出它们在撞击时的力、能量和冲量等物理量，并进行相应的计算，从而模拟球与球之间的接触和相互作用。PFC3D 中的模型尺寸取决于模拟问题的性质和要求。例如，如果要模拟微观尺度的物理过程，比如粒子之间的相互作用，则需要较小的模型尺寸。反之，如果要模拟宏观尺度的物理过程，比如建筑物的地基处理，则可以采用较大的模型尺寸。在选择模型尺寸时，需要根据模拟问题的特点和要求来进行判断，以保证模拟的准确性和可靠性。PFC3D 的 smooth joint 是一种粒子接触模型【离散断裂网络(DFN)[P3]: fracture contact-model】，用于描述粒子之间的相互作用。它基于基于 Lattice-Boltzmann 方法，可以模拟粒子之间的接触、摩擦和拉伸等过程。在 PFC3D 中，smooth joint 模型用于描述粒子之间的接触和相互作用，从而提高模拟的准确性和可靠性。它可以用于模拟各种不同材料的粒子系统，并能够适用于不同的模拟场景，例如岩石的破碎、土的流动和混凝土的损伤等。(6) PFC3D的ball-ball contacts PFC3D 的 ball-ball contacts 是指 PFC3D 中两个球之间的接触情况【FLAC3D 7.0 新特性简介(P4)—软件集成】。在 PFC3D 中，球与球之间的接触可以通过 smooth joint 模型来描述和模拟。这种模型能够捕捉到球与球之间的接触、摩擦和拉伸等过程，从而更准确地模拟实际情况。在 PFC3D 中，球与球之间的接触可以用来模拟各种不同材料的粒子系统，并能够适用于不同的模拟场景，例如岩石的破碎、土的流动和混凝土的损伤等。(7) Creation of a Synthetic Rock Mass (SRM) Specimen by PFC3DThe creation of a synthetic rock mass (SRM) specimen using the PFC3D software involves several steps. First, the user must define the geometry and material properties of the SRM specimen, such as its size, shape, and composition. This information can be input into the PFC3D software using a series of input parameters.【非结构化的文献快速聚合: Synthetic Rock Mass】
Once the geometry and material properties have been defined, the user can use the PFC3D software to simulate the behavior of the SRM specimen under various loading conditions, such as applied stresses and strains. This simulation can provide valuable information about the strength, stiffness, and deformability of the SRM specimen, which can be used to understand its behavior under real-world conditions.After simulating the behavior of the SRM specimen, the user can analyze the results to understand how it responds to the applied loading conditions. This analysis can provide valuable insight into the performance of the SRM specimen, including its ability to withstand stresses and strains, and its overall stability.Overall, the creation of an SRM specimen using PFC3D involves defining its geometry and material properties, simulating its behavior under various loading conditions, and analyzing the results to understand its performance. This information can be used to better understand the behavior of real rock masses and improve the design of engineering structures that are built on or within these materials.公平地来说，尽管ChatGPT的功能已经发展得非常强大，但由于是一个万能的聊天工具，其回答内容是基于超大的训练数据集，因此回答的内容还是非常表面化的，不能深入到问题的核心，只不过它的语句更通顺，而且没有语法错误。应当意识到，一个小的专业的数据集远比一个大而杂的数据集回答问题的效果好，曾经使用GPT2(2021年的最新版本)来训练GeotechSet数据集，得出的结果好于上述问题给出的回答【CPU下使用gpt2-large模型进行微调训练；GeotechSet数据集在GPT2上的训练过程】。退一步讲，我们提出的C(n,3)组合算法虽然简单但却是专业的问答工具，其回复结果远好于目前的ChatGPT。此外，我们也正利用微信对话开发平台发展一个单轮的对话系统，用户通过回复任何有意义的与岩土工程专业相关的短语或句子而得到与之相关联的内容。
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