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ChatGPT: Sind Unternehmen bereit für die nächste Generation der Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache?

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PHPznach vorne
2023-04-23 11:16:07851Durchsuche

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Digital-adoption.com veröffentlichte Netzwerkanalysedaten ergaben, dass nach der Veröffentlichung der neuesten Version von ChatGPT die Zahl der Besuche bei seinem Entwickler OpenAI um 3572 % von 18,3 Millionen auf 672 Millionen stieg.

Im Januar dieses Jahres kündigte Microsoft seinen Investitionsplan für die dritte Phase für OpenAI mit einem Gesamtbetrag von mehreren Milliarden Dollar an. Jetzt hat Microsoft eine KI-gestützte Version der Bing-Suchmaschine auf den Markt gebracht, die ChatGPT verwendet. Der CEO des Unternehmens, Satya Nadella, glaubt, dass KI verschiedene Softwarekategorien grundlegend verändern wird, und Microsoft hofft, dass diese Technologie Bing dabei unterstützen kann, täglich 5 Milliarden Anfragen zu beantworten. Derzeit befindet sich die ChatGPT-Funktion noch in der Vorschauphase, Benutzer können sich jedoch anmelden und auf den Zugriff warten.

Nur einen Tag vor der Ankündigung von Microsoft haben Google und Alphabet auch einen Konkurrenten namens Bard veröffentlicht. Dieser Konkurrent basiert auf der Lambda-Technologie von Google und soll durch Skalierung mehr Nutzer unterstützen können. In einem Blogbeitrag über Bard heißt es: „Bald werden Benutzer KI-gestützte Funktionen in der Suche sehen. Diese Funktionen werden komplexe Informationen und mehrere Perspektiven in leicht verständliche Formate zusammenfassen, sodass Benutzer das Gesamtbild schnell verstehen und mehr Informationen erhalten können.“ es.“

Menschen sehen auch Möglichkeiten, generative KI in Unternehmen einzusetzen.

ChatGPT: Sind Unternehmen bereit für die nächste Generation der Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache?

Carolyn Prior, Leiterin der Daten-, KI- und Anwendungspraxis bei Kyndryl UK und Irland, sagte: „Basierend auf unserer Beobachtung haben wir festgestellt, dass diejenigen, die Nur Organisationen, die KI wirklich in ihre Betriebssysteme integrieren, sowie solche, die aktiv die neuesten/besten aufkommenden Technologien erforschen und ihre Datenverwaltungsarchitektur modernisieren, können sich in der aktuellen Wettbewerbslandschaft des Marktes für KI und andere aufstrebende Unternehmen besser zurechtfinden Technologien. Die Akzeptanz und Akzeptanz von Technologie wird zum Schlüssel zur Aufrechterhaltung des Wettbewerbsvorteils.“ Das Unternehmen hat ChatGPT in sein Instant Answers-Produkt integriert. Der CEO des Unternehmens, Ashu Roy, betonte: „Generative KI wie ChatGPT eröffnet spannende Automatisierungsmöglichkeiten im Wissensmanagement und die Teilnahme an Gesprächen ist bei unseren eingeladenen Kunden sehr beliebt, da sie den Wert schätzen, den sie aufgrund der Geschwindigkeit schafft.“ 🎜🎜#Wissensmanagement hilft auch Softwareentwicklern, effizienter zu arbeiten.

Romy Hughes, Direktorin von Brightman Business Solutions, sagte: „ChatGPT kann Softwareentwicklern dabei helfen, einen sehr anspruchsvollen Codeabschnitt fertigzustellen.“ Entwickler können ChatGPT beispielsweise fragen, wie sie vorhandenen Code optimieren können. Mit Blick auf die Zukunft glaubt sie, dass „die Technologie die Programmierung demokratisieren wird, indem sie Nicht-Programmierern die Möglichkeit gibt, Apps zu entwickeln – im Wesentlichen die gleichen Vorteile, die Low-Code verspricht, nur mit weitaus mehr Funktionalität.“ Beziehen Sie die IT-Abteilung nicht ein und maximieren Sie die Kreativität anderer Mitarbeiter Ebene der Programmierer und warnte davor, dass der generierte Code wahrscheinlich algorithmische Verzerrungen enthält. Wenn die Daten, die zum Trainieren eines Algorithmus verwendet werden, voreingenommen sind, kann dies zu ungenauen oder unfairen Ergebnissen führen. Laut Meige und Renard existieren sie trotz der Bemühungen, solche Vorurteile zu beseitigen, immer noch und sind ziemlich besorgniserregend.

Sie führten auch ein Beispiel einer Analyse von ChatGPT an, die sich auf Nordkorea, Syrien und den Iran konzentrierte, als sie gebeten wurden, ein Python-Programm zu schreiben, um festzustellen, ob jemand aufgrund seiner Herkunft inhaftiert werden sollte. Darüber hinaus ist dieses Kriterium im Python-Code fest codiert, und diese Tendenz ergibt sich wahrscheinlich aus einer umfassenden Analyse des Inhalts von Gesprächen im Internet.

Obwohl dieses Beispiel selbst sehr einfach ist, müssen bei der Beurteilung, ob es inhaftiert werden sollte, andere Faktoren berücksichtigt werden, aber es zeigt auch, dass die Verwendung von ChatGPT zum Generieren von Code Risiken birgt und sein Modell dies kann leicht durch die Trainingsdaten voreingenommen/durch Vorurteile in die Irre geführt werden.

Ein weiteres Problem, mit dem Unternehmen konfrontiert sind, sind die enormen Kosten für generatives KI-Training, insbesondere das hohe Risiko, das potenzielle Verzerrungen in Trainingsdaten mit sich bringen können. „Harvard Business Review“ hat kürzlich einen Bericht veröffentlicht, in dem es heißt, dass das Training generativer KI immer noch ein Patent einiger Technologiegiganten ist, da der Trainingsprozess große Datenmengen und Rechenleistung verbraucht. Der Autor des Artikels zitierte Daten des GPT-3-Modells, auf dem ChatGPT basiert, und sagte, dass 45 TB Datenmaterial für das anfängliche Training verwendet und 175 Milliarden Parameter verwendet wurden, um Vorhersagen zu treffen. Daher belaufen sich die einzelnen Schulungskosten von GPT-3 auf bis zu 12 Millionen US-Dollar.

Die Autoren warnen, dass „die meisten Unternehmen nicht über die entsprechende Rechenzentrums- oder Cloud-Computing-Kapazität verfügen, um ihre eigenen ähnlichen Modelle von Grund auf zu trainieren.“ Es macht Sinn, dass Microsoft und Google als erste generative KI in ihre eigenen Suchmaschinen eingeführt haben. Was andere Organisationen betrifft, die nicht über derart große Rechenkapazitäten und Datenreserven verfügen, kann die GPT-Technologie kurzfristig möglicherweise keine praktische Hilfe bringen.

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