


Wie hat Microsoft GPT-4 so schnell integriert? Am Wochenende leistete das Projektteam sogar Überstunden
Neuigkeiten vom 6. April: Microsoft hat GPT-4 von OpenAI in die Microsoft 365-Produktivitätsanwendungssuite integriert. Dies ist eine sehr schwierige Aufgabe, aber das Unternehmen hat immer gehofft, sie so schnell wie möglich abzuschließen. Daher mobilisierte Microsoft Hunderte von Mitarbeitern, forderte sie auf, über lange Zeiträume Überstunden zu machen, gemeinsam Produktlösungen zu erarbeiten und entwickelte drei Arbeitsmodi von Assistenten für künstliche Intelligenz auf der Grundlage eines einheitlichen Design-Frameworks.
Hier ist die Übersetzung:
Dies ist ein Wort, das in den letzten Monaten unzählige Male in Microsoft-Konferenzräumen und Fluren erwähnt wurde. Es bezieht sich auf den 16. März, den Tag, an dem Microsoft ankündigte, ein gemeinsam mit OpenAI entwickeltes generatives KI-Modell in die Microsoft 365-Produktivitätsanwendungssuite einzuführen. Durch die Integration von GPT-4 verfügt jede Produktivitätsanwendung, einschließlich Outlook, Word und Teams, über einen Copiloten (intelligenten Co-Piloten), der auf generativer künstlicher Intelligenz basiert. Derzeit testen mehr als 20 Microsoft-Kunden diese Technologie.
Die Integration eines KI-Assistenten in so viele Apps ist eine gewaltige Aufgabe, aber Microsoft möchte sie schnell erledigen. Im November letzten Jahres veröffentlichte OpenAI ChatGPT, das weltweit für Aufsehen sorgte und einen Wettlauf um künstliche Intelligenz auslöste. Unternehmen kämpfen gegen die Zeit, um neue Produkte und Funktionen für künstliche Intelligenz auf den Markt zu bringen, um Marktchancen zu nutzen. Sogar Microsoft, das bereits in OpenAI kooperiert und investiert hat, ist keine Ausnahme
Microsoft Design Director Jon Friedman ist für das Copilot-Produktdesign in Microsoft 365 verantwortlich. Er sagte, dass dieses Projekt viele Stunden Arbeit von Hunderten von Microsoft-Mitarbeitern erfordert, darunter Designer, Ingenieure, Produktmanager, Vermarkter, Datenwissenschaftler, Ethikteams usw. Das gesamte Projekt wird mehrere Monate dauern und sogar Überstunden an Wochenenden erfordern. Friedman sagte, der Plan erfordere auch, dass die Leute sich zurückhalten und zusammenarbeiten, um ein so großes Projekt in so kurzer Zeit zu bauen, sodass jeder das Gefühl hatte, er müsse seine Egos beiseite legen und zusammenarbeiten.
Friedman sagte: „Es ist aufregend, dass wir gemeinsam einige wirklich mutige und große Dinge tun können. Obwohl wir viel Erfahrung mit künstlicher Intelligenz haben, ist diese spezielle generative KI noch leistungsfähiger, daher denke ich, dass alle mit einer Lernmentalität arbeiten.“
Neue Benutzererfahrung
Friedman glaubt, dass Copilot eine neue Form der „konversationalen Benutzererfahrung“ ist, die auf umfangreichere Ressourcen zurückgreifen kann. Er sagte, dass Copilot ein Büroassistent sei, der „eine neue Grenze im Design von Benutzeroberflächen darstellt und das etablierte Paradigma verändert, genau wie die erste Generation von Touchscreen-Geräten.“ Es wird berichtet, dass Copilot auf der Grundlage des groß angelegten Sprachmodells GPT-4 entwickelt wurde, auf einer großen Menge an Internetinhalten vorab trainiert wurde und auf Geschäftsdaten in Microsoft Graph zugreifen kann, wodurch automatisch Inhalte wie E-Mails und Treffpunkte generiert werden.
Die Herausforderung beim Entwerfen einer Benutzeroberfläche wie Copilot besteht darin, wie und wann dieser neue Assistent für künstliche Intelligenz präsentiert werden soll, wenn Menschen normalerweise in Anwendungen wie Word und Powerpoint arbeiten.
Friedman sagte, dass die Entwicklung eines solchen Assistenten für künstliche Intelligenz, der über verschiedene Produktivitätsanwendungen aufgerufen werden könne, ursprünglich nur „eine vage Idee“ gewesen sei. Doch als das Designteam ein tieferes Verständnis für die Anwendung von Assistenten mit künstlicher Intelligenz in realen Unternehmen erlangte, wurde diese Idee klarer. Zunächst muss das Designteam spezifische Anwendungsfälle finden, bei denen KI den Benutzern erheblich Zeit sparen oder auf irgendeine Weise die Kreativität anregen kann. Dies ist der erste Schritt im User Experience Design-Prozess.
Zu den Personen, die die relevanten Anwendungsfälle am besten kennen, gehören die Ingenieure, Produktmanager, Designer und Informatiker jeder Produktivitätsanwendung. Das Designteam von Friedman arbeitete mit ihnen zusammen. Als Project Copilot startete, forderte er alle Produktteams dazu auf, Wege zu finden, generative KI zu nutzen, um die Fähigkeiten von Produktivitätsanwendungen zu verbessern. Als nächstes gründete Friedman ein spezielles horizontales Designteam, das mit allen Anwendungsteams zusammenarbeitete, um die Wirksamkeit von Copilot in jeder Anwendung zu demonstrieren.
Friedman sagte, als einzelne Anwendungsteams mit der Entwicklung von Anwendungsfällen begannen, bemerkten horizontale Designteams Gemeinsamkeiten zwischen diesen Anwendungsfällen, nämlich KI-Anwendungsfälle, die für mehrere Anwendungen relevant waren.
Friedman erinnerte sich an den damaligen Brainstorming-Prozess und sagte: „Unsere Diskussionen waren sehr wertvoll … Wir haben die spezifischen funktionalen Anforderungen von Copilot besprochen, beispielsweise wie das neue generative Sprachmodell uns dabei helfen kann, die Mission zum Schreiben von E-Mail-Zusammenfassungen besser abzuschließen?“
Als anwendungsübergreifende Anwendungsfälle klarer wurden, begannen horizontale Designteams zu glauben, dass die KI-Assistentenfunktion nicht für jede Anwendung unterschiedlich sein muss.
Friedman sagte: „Weil viele Leute ... versuchen, sich jede Szene anzusehen und in der Lage zu sein, ein grobes Urteil zu fällen, wie zum Beispiel ‚Ah, dieses Ding ist auch aufgetaucht.‘“
Also begannen sie, sich etwas vorzustellen a Entwerfen Sie ein Framework, das es einem universellen Assistenten ermöglicht, anwendungsübergreifend auf verschiedene, vorhersehbare Arten zu arbeiten.
Drei Ebenen des Copiloten
Das von Friedman geleitete Designteam hat eine umfassende Dokumentationsbibliothek erstellt, die Designern im gesamten Projekt dabei helfen soll, Einstiegspunkte für KI in einer bestimmten Anwendung zu erstellen. Sie helfen Designern dabei, zu bestimmen, wie Copilot basierend auf den verschiedenen Aufgaben aufgerufen werden soll, an denen ein Benutzer möglicherweise beteiligt ist. Friedman sagte: „Es gibt ein Konzept, dass Copilot auf der richtigen Ebene erscheinen und die richtige Aufgabe erfüllen sollte.“ Das Design-Framework sieht vor, dass Copilot auf der Benutzeroberfläche der Anwendung auf drei Arten angezeigt werden kann.
Das erste ist ein immersives Benutzererlebnis, das es dem KI-Assistenten ermöglicht, sich auf bestimmte Geschäftsprojekte statt auf eine bestimmte Anwendung zu konzentrieren, sodass Daten oder Schlüsselpunkte tatsächlich aus mehreren Anwendungen extrahiert werden können, um die jeweilige Aufgabe zu erfüllen. Beispielsweise könnte Copilot Projektmeilensteine oder Risikopunkte aus Teambesprechungen, Folien oder E-Mail-Inhalten sammeln und diese dann in einem Projektplandokument zusammenfassen und zusammenfassen.
Der „Immersive“ Erlebnismodus ist Copilots leistungsstärkste Funktion in der Produktivitätsanwendungssuite und möglicherweise auch die einflussreichste. Rob Enderle, Chefanalyst beim Marktberatungsunternehmen Enderle Group, glaubt, dass dies auch dazu beitragen könnte, ein seit langem bestehendes Problem mit der Produktivitätssuite von Microsoft zu lösen – dass einzelne Anwendungen nicht eng miteinander integriert sind. Endler sagte, der Grund könne darin liegen, dass Microsoft diese Anwendungen ursprünglich von anderen Unternehmen erworben habe und keine Codebasen miteinander geteilt habe. Aber Copilot kann alle Anwendungen abdecken und den Benutzern zumindest das Gefühl geben, dass diese Anwendungen für bestimmte Aufgaben zusammenarbeiten können.
Friedman sagte, dass die zweite Art der Anzeige „unterstützt“ ist, was bedeutet, dass Copilot wie ein „Beiwagen“ für ein dreirädriges Beiwagenmotorrad ist und Benutzern hilft, den Anwendungsaufruf in einer bestimmten Anwendung zu maximieren. In PowerPoint kann Copilot beispielsweise Benutzern zeigen, wie die umfassenden Grafikfunktionen der Anwendung zur Beschreibung komplexer Datensätze verwendet werden können. In Outlook kann Copilot Benutzern helfen, die wichtigsten Inhalte einer E-Mail zu verstehen darüber, wie Sie Dokumente besser verfassen und an bestimmte Schreibstile anpassen können.
Darüber hinaus kann künstliche Intelligenz in der „eingebetteten“ Präsentation von Copilot generative und kreative Fähigkeiten in Anwendungen entfalten. Copilot kann beispielsweise in einem Popup-Fenster für ein Word-Dokument erscheinen. „Es ist wie eine zufällige Erfahrung“, sagte Friedman. „Wenn Sie in die Arbeit vertieft sind, kann Copilot Ihnen helfen, Ihre Schreibblockade zu lösen, oder Ihnen automatisch dabei helfen, eine Diashow mit Textinhalten zu starten.“ begann, ein „dreistufiges“ Konzept zur Beschreibung der Arbeit zu verwenden, und die Mitglieder der verschiedenen Anwendungsteams nahmen das Framework nach und nach an.
Er sagte: „Wir haben dieses Framework mit CEO Nadella und anderen Mitgliedern des Führungsteams des Unternehmens geteilt und es wurde im Grunde von allen anerkannt. Diese Idee kann auf drei verschiedene Arbeitsebenen angewendet werden.“
Der Name Copilot war nicht speziell für Microsoft 365 erstellt. GitHub, ein Unternehmen im Besitz von Microsoft, nannte seinen Programmierassistenten im Jahr 2021 diesen Namen, und einige seiner Funktionen nutzten auch das umfangreiche Sprachmodell von OpenAI. Microsoft erstellt einen konsistenten Copilot-Assistenten, der bestimmte standardisierte Funktionen in verschiedenen Produktivitätsanwendungssuiten ausführen kann. Für langjährige Benutzer von Produktivitäts-Apps wird diese neue Arbeit wahrscheinlich das Gefühl der Unbekanntheit verringern, das sie verspüren, wenn die neue Version von Microsoft 365 offiziell eingeführt wird. Durch die Verwendung eines einheitlichen Assistenten können Benutzer verschiedene Anwendungen bequemer nutzen und so die Arbeitseffizienz verbessern.
Da generative künstliche Intelligenz weiter in die Verbraucher- und Unternehmensprodukte von Microsoft integriert wird, können die Marke und das Konzept von Copilot auf Windows-Betriebssysteme und sogar andere Microsoft-Produkte wie LinkedIn ausgeweitet werden.
„Nadella gefiel der Name wirklich, weil er perfekt beschreibt, was der KI-Assistent tut“, sagte Friedman. „Es existiert, um Ihnen bei vielen Aufgaben zu helfen und Sie anzuleiten …“
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Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

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