기업이 ChatGPT 및 GPT-3을 사용하는 방법

ChatGPT 및 GPT-3과 같은 Chatbot 플랫폼은 기능을 자동화하고 창의적인 아이디어를 창출하며 새로운 코드를 작성하고 손상된 애플리케이션에 대한 수정 사항을 제공하는 데 유용한 도구이지만 기업이 이를 채택하기 전에 취해야 할 몇 가지 예방 조치가 있습니다. 측정하다.

기업의 경우 ChatGPT와 같은 챗봇은 일상적인 작업을 자동화하거나 이메일 판매 캠페인 생성, 컴퓨터 코드 수정 또는 고객 지원 개선과 같은 복잡한 커뮤니케이션을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

연구소 가트너는 전 세계 인공지능 소프트웨어 시장이 2025년까지 1,348억 달러에 달할 것으로 예측하고 있으며, 시장 성장률은 2021년 14.4%에서 2025년 31.1%로 전체 소프트웨어 시장 성장률을 훨씬 뛰어넘을 것으로 예상됩니다.

이 시장의 큰 부분은 인공 지능과 자연어 처리를 사용하여 사용자 쿼리에 응답하고, 인간과 같은 답변을 제공하며, 보다 정교한 프로그램이 후속 질문에 답변할 수 있고, 다음을 타겟팅할 수 있는 챗봇 기술이 될 것입니다. 특정 비즈니스 목적을 수정합니다.

IDC는 최근 발표된 설문 조사 보고서에서 ChatGPT와 기본 언어 모델 GPT-3(GPT3.5 및 GPT4 포함)의 가능한 사용에 대해 자세히 설명했습니다.

OpenAI가 작년 11월 출시한 ChatGPT는 인간과 같은 심층적인 응답을 생성하는 정교한 방식 덕분에 출시 후 첫 5일 만에 100만 명의 사용자를 확보하는 등 전 세계적으로 빠르게 인기를 얻었습니다.

현재 ChatGPT는 "기본 제공" 텍스트 기반 웹 채팅 인터페이스로 가장 일반적으로 사용되며 GPT-3은 현재 API 액세스를 제공하지 않습니다. Microsoft는 곧 제공될 Azure OpenAI ChatGPT 버전에 대한 API를 제공할 계획입니다.

기업에서는 독창적인 방법을 사용하여 콘텐츠를 늘리거나 생성하고, 이메일의 텍스트를 조작하여 언어를 부드럽게 하거나 특정 어조를 채택하고, 콘텐츠를 요약하거나 단순화할 수 있습니다. Gartner는 보고서에서 "제한된 투자로 달성할 수 있습니다"라고 설명합니다.

ChatGPT, GPT-3 및 Azure OpenAI의 차이점은 무엇인가요?

ChatGPT와 GPT-3(Generative Pre-trained Transformer를 나타냄)은 무엇입니까? 샌프란시스코에 본사를 둔 인공지능 연구실인 OpenAI에서 훈련한 기계 학습 언어 모델입니다. ChatGPT와 GPT-3 모두 쿼리에 대해 인간과 유사한 텍스트 응답을 생성할 수 있지만 정교함 수준은 동일하지 않습니다.

TripStax의 수석 솔루션 설계자인 Muhammad는 ChatGPT와 GPT-3의 주요 차이점 중 하나는 크기와 용량이라고 말했습니다.

그는 블로그 게시물에 다음과 같이 썼습니다. “ChatGPT는 챗봇 애플리케이션을 위해 특별히 설계되었으며 GPT-3은 더 일반적이며 더 광범위한 작업에 사용될 수 있습니다. 이는 ChatGPT가 대화 환경에서 더 효과적일 수 있음을 의미합니다. 3은 언어 번역이나 콘텐츠 생성과 같은 작업에 더 적합할 수 있습니다. "

ChatGPT의 기반이 되는 언어 모델에 액세스할 수 없기 때문에 현재 ChatGPT를 사용자 정의할 수 없습니다. ChatGPT는 오픈 소스 소프트웨어 애플리케이션이 아닙니다. 그러나 OpenAI는 이미 GPT-3 모델과 기타 LLM(대형 언어 모델)을 제공하고 있습니다. LLM(대형 언어 모델)은 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있는 기계 학습 애플리케이션입니다.

Gartner는 다음과 같이 말합니다. “기본 데이터는 대상별로 다르므로 전체 프로세스에 대한 더 많은 제어권을 가지면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 이 접근 방식에는 상당한 기술, 데이터 관리 및 자금이 필요하지만, 제3자를 위한 시장의 출현. 예를 들어 Microsoft의 OpenAI 서비스는 ChatGPT를 활용하여 비즈니스 및 애플리케이션 개발자에게 새로운 기술 방법을 활용할 수 있는 방법을 제공합니다. Microsoft의 최신 향상된 Bing 검색 엔진은 GPT-4(OpenAI의 최신 버전)를 사용합니다.

ChatGPT는 약 1억 1,700만 개의 매개변수를 수용할 수 있는 더 작은 텍스트 모델을 기반으로 합니다. Muhammad는 GPT-3가 45TB의 텍스트 데이터로 훈련되었으며 1,750억 개의 매개변수로 용량이 훨씬 더 크다고 언급했습니다.

ChatGPT는 이전에 인터넷에 연결되지 않았기 때문에 때때로 잘못된 답변이 생성될 수 있습니다. 회사의 FAQ에 따르면 OpenAI는 2021년 이후의 글로벌 이벤트에 대한 가시성이 제한되어 있으며 때때로 유해한 지침이나 편향된 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

Gartner의 부사장이자 저명한 분석가인 Bern Elliot는 "ChatGPT는 사전 준비와 사후 심사는 물론 GPT-3.5의 맞춤형 버전으로 구성된 애플리케이션입니다. 사람들은 질문과 추가 정보를 제출하고, 맞춤형 GPT-3는 ChatGPT에서 접근할 수 없지만 질문하는 방식이 결과의 품질에 큰 영향을 미칩니다.”

이를 종종 "힌트 엔지니어링"이라고 부르며 어떤 대규모에서도 수행할 수 있습니다. 언어 모델. 많은 경우 사용자는 GPT-3와 같은 기본 LLM(대형 언어 모델)에도 액세스할 수 있습니다.

ChatGPT 및 GPT-3 사용

Gartner는 기본적으로 ChatGPT를 사용하여 빠르고 매력적인 사용자 경험을 제공하는 동시에 콘텐츠 생성 및 변환 자동화를 개선할 수 있다고 말했습니다.

ChatGPT를 사용하는 가장 쉬운 방법은 질문과 답변 방식입니다. 예를 들어 "보스턴에서 샌프란시스코까지 운전하면 몇 킬로미터가 되나요?"

ChatGPT를 사용하면 언어를 부드럽게 하거나 전문화하여 다른 톤을 부여하여 작성된 콘텐츠를 만들거나 이미 작성된 콘텐츠를 향상시킬 수도 있습니다.

Gartner는 보고서에서 다음과 같이 밝혔습니다. "ChatGPT는 사용자가 검토할 수 있는 다양한 방법으로 필요한 길이와 스타일의 '초안' 텍스트를 생성할 수 있습니다. 구체적인 용도로는 초안 마케팅 설명, 추천서, 문서, 매뉴얼 또는 지침, 교육 가이드, 소셜 미디어 또는 뉴스 게시물. “

Gartner의 Elliot는 다음과 같이 덧붙였습니다. “이메일 판매 캠페인 자료를 만들거나 고객 상담원에게 답변을 제공하는 것이 합리적입니다.”

Chatbot 기술은 대화, 기사, 이메일 요약 및 웹 페이지도 제공할 수 있습니다. .

ChatGPT 및 GPT-3의 또 다른 용도는 기존 고객 서비스 챗봇을 개선하여 보다 자세하고 인간과 유사한 응답을 제공하는 것입니다.

이러한 플랫폼은 고객 의도 인식을 향상하고, 대화를 요약하고, 고객 질문에 답변할 수도 있습니다. 이를 위해서는 엔터프라이즈 시나리오, 서비스 설명, 권한, 비즈니스 논리, 톤 형식, 브랜드 톤까지 모두 GPT-3 언어 모델에 추가되어야 합니다.

영업 및 마케팅 부서에서는 ChatGPT 및 GPT-3를 사용하여 웹사이트나 챗봇을 통해 잠재 고객에게 추천 및 제품 설명을 제공할 수도 있습니다. 마찬가지로 챗봇 플랫폼도 기업 환경에 맞게 맞춤화되어야 합니다.

Chatbot은 일정 관리, 이메일 요약, 이메일 및 응답 작성, 일반 문서 초안 작성을 위한 개인 비서로도 사용됩니다.

교육 부문에서는 챗봇을 사용하여 교사처럼 개인 학습 경험을 만들 수 있습니다. 그리고 의료 분야에서는 챗봇과 앱이 의료 정보와 치료 권장 사항에 대한 간단한 언어 설명을 제공할 수 있습니다.

Tip Engineering

Elliot은 ChatGPT 서비스 내부의 GPT-3 모델을 개별적으로 수정할 수는 없지만 사용자는 기본 GPT-3 모델을 구해 개별적으로 수정하여 챗봇 엔진에서 사용할 수 있다고 설명했습니다(ChatGPT 앱은 필수 프로그램이 아닙니다) ). GPT-3 모델은 다른 LLM(대형 언어 모델)처럼 간단하게 사용할 수 있습니다.

예를 들어 사용자는 GTP-3 모델 또는 데이터세트에 대한 데이터 및 조정 매개변수를 추가할 수 있습니다. 사람들이 이러한 모델에 질문을 제출하는 방식은 질문할 때 사용되는 표현의 영향을 받을 수도 있습니다. Elliot는 보고서에서 "따라서 적시 엔지니어링도 유용합니다"라고 말했습니다.

Gartner는 보고서에서 "이 접근 방식에는 상당한 기술, 데이터 관리 및 자금 조달이 필요하지만 제3자 목적으로 구축된 시장의 출현이 필요합니다."라고 말했습니다. 이 옵션은 점점 더 매력적입니다.”

소프트웨어 코드 생성, 번역, 해석 및 검증에 ChatGPT 및 GPT-3를 사용하는 것이 이제 막 등장하고 있지만 개발 프로세스를 향상시킬 것을 약속합니다. Gartner는 통합 개발 환경(IDE) 내에서 사용될 가능성이 가장 높다고 밝혔습니다.

예를 들어, 개발자는 검색창에 "이 코드가 예상대로 작동하지 않습니다. 어떻게 수정하나요?"라고 입력할 수 있습니다. OpenAI는 ChatGPT에서 제공한 첫 번째 답변이 문제를 해결할 가능성이 거의 없다고 말합니다. 그러나 응답에 대한 후속 질문을 통해 해결책을 고안할 수 있습니다.

ChatGPT는 코드를 작성하고, 한 프로그래밍 언어에서 다른 프로그래밍 언어로 코드를 변환하고, 오류 코드를 수정하고, 코드를 해석할 수도 있습니다.

Elliot는 "소프트웨어 코드에 대한 대안을 제안하거나 코딩 오류를 식별하는 것은 유효하지만 ChatGPT가 코드를 '수정'하도록 놔두지 않고 대신 확인해야 할 영역을 제안합니다."라고 말합니다.

Chatbots의 위험

에 대한 의존도 Gartner는 많은 사용자가 데이터, 보안 및 분석 제한 사항을 이해하지 못할 수 있기 때문에 ChatGPT가 위험하다고 경고합니다.

기업의 가장 큰 우려 사항 중 하나는 ChatGPT가 자연어를 사용하여 가치가 거의 또는 전혀 포함되지 않거나 더 나쁘게는 사실이 아닌 진술이 포함된 콘텐츠를 생성할 수 있다는 것입니다. 사용자는 결과를 수락하기 전에 출력의 정확성, 적절성 및 실제 유용성을 확인해야 합니다.

챗봇을 사용하면 기밀 및 개인 식별 정보(PII)가 노출될 수도 있으므로 기업에서는 챗봇에 사용되는 데이터에 주의하고 기밀 정보를 포함하지 않는 것이 중요합니다. 기업이 강력한 데이터 사용 및 소유권 정책을 제공하는 공급업체와 협력하는 것도 중요합니다.

OpenAI CEO인 샘 알트만(Sam Altman)은 지난 12월 트윗을 통해 ChatGPT의 기능이 매우 제한적이며 지금 중요한 일을 하기 위해 여기에 의존하는 것은 실수가 될 것이라고 사용자에게 경고했습니다.

Altman은 "이것은 진보적인 미리보기이며 견고성과 진정성을 위해 해야 할 일이 많습니다."라고 썼습니다. 그는 ChatGPT가 "창의적인 영감"을 제공하는 데 가장 적합하다고 덧붙였습니다.

Gartner는 기본적으로 보고서에서 이 견해에 동의하며 보고서에서 "이것은 매우 초기 단계이고 잠재적으로 중요한 용도로 사용되는 과장된 기술이므로 개선이 이루어졌다는 점을 인식하십시오"라고 말합니다. 워크플로에 대한 "독창적인" 사고를 장려하고, AI에 대한 사용 및 거버넌스 지침을 정의하고, CIO 및 CEO에게 보고하는 실무 그룹을 구성합니다.

엘리엇은 OpenAI의 엔터프라이즈급 ChatGPT 대신 마이크로소프트의 Azure Open Service ChatGPT를 채택할 것을 권장하며 "마이크로소프트는 다른 마이크로소프트 제품과 관련된 엔터프라이즈 보안 및 규정 준수 제어 기능을 제공하기 때문이다. 기밀 정보를 사용할 계획이라면 Azure를 사용하라"고 말했다.

Microsoft는 다른 Azure 서비스와 마찬가지로 Azure OpenAI에서도 보안 및 개인 정보 보호 정책을 활성화할 계획이라고 밝혔습니다.

마지막으로 Elliot는 기업 비밀을 공개할 수 있는 OpenAI ChatGPT에 직원들이 질문하는 것을 허용하지 말라고 말했습니다. 기업은 ChatGPT와 관련된 내재된 위험에 대해 직원을 교육하기 위한 명확한 정책을 발표해야 합니다.

인공지능과 검색엔진의 전쟁

OpenAI는 2015년에 설립되었으며 Elon Musk, AWS, Infosys, YC Research 등의 투자자들의 지원을 받고 있습니다. Altman은 2019년 OpenAI의 CEO가 되었습니다.

다른 초기 투자자로는 2019년 OpenAI에 10억 달러를 투자했으며 최근 수십억 달러를 더 투자할 계획을 발표한 Microsoft가 있습니다. 마이크로소프트는 또한 자사의 빙 검색 엔진이 오픈AI가 구축한 인공지능 언어 모델의 최신 버전인 GPT-4를 사용하도록 업그레이드된다고 발표했다.

이 발표는 Microsoft와 Google 간의 검색 챗봇 전쟁을 촉발시켰으며, Microsoft는 GPT-4를 사용하여 Bing이 Google의 오랫동안 지배적인 검색 엔진을 능가할 수 있기를 바랐습니다. Google은 또한 LaMDA(Language Model for Conversational Application)라는 기술을 기반으로 하는 대화형 인공 지능 서비스인 자체 챗봇 기술인 Bard를 출시했습니다.

글로벌 언어 학습 플랫폼 Preply가 Google 검색 엔진과 ChatGPT의 지능을 비교한 연구 결과를 발표했습니다. Preply는 AI 플랫폼별 40가지 인텔리전스 과제를 평가하기 위해 소위 '커뮤니케이션 전문가 패널'을 구성했습니다.

평가 결과 ChatGPT가 Google 검색 엔진을 23대 16으로 이겼고, 무승부도 있었습니다. 그러나 Google은 기본적인 질문과 시간이 지남에 따라 정보가 변경되는 쿼리에 대해 더 나은 성능을 발휘합니다.

위 내용은 기업이 ChatGPT 및 GPT-3을 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!