


Fünf Möglichkeiten, wie GPT-4 Unternehmen bei der digitalen Transformation helfen kann
Künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahrzehnten an Dynamik gewonnen und große Sprachmodelle wie GPT-4 haben mehr Interesse bei Benutzern geweckt, die wissen möchten, wie GPT-4 die digitale Transformation unterstützen kann. Prognosen der Branchenmedien zufolge wird der ChatGPT-Deep-Learning-Stack, auf dem GPT-4 basiert, bis 2024 einen Umsatz von 1 Milliarde US-Dollar generieren.
Die Popularität von GPT-4 ist auf die Leistungsfähigkeit der Technologie der künstlichen Intelligenz sowie auf die hohe Zugänglichkeit für Benutzer und die breite Vielseitigkeit zurückzuführen. Viele verschiedene Bereiche der Technologiebranche können GPT-4 nutzen, um viele Aufgaben zu automatisieren und zu personalisieren, sodass sich Unternehmensmitarbeiter auf komplexere Aufgaben konzentrieren können.
Hier sind einige Beispiele dafür, wie GPT-4 die digitale Transformation in verschiedenen Bereichen erleichtert.
1. Personalisierte Mitarbeiterschulung
Generative KI wie GPT-4 ist nicht nur im Geschäftsbetrieb, sondern auch in der Schulung ein sehr nützliches Werkzeug. Unternehmensteamleiter und HR-Experten können diese Programme nutzen, um kreative und einzigartige Schulungsprogramme zu erstellen, die den Lernbedürfnissen jedes Mitarbeiters gerecht werden und auch unterschiedliche Sprachen und Vorlieben berücksichtigen. In dieser Hinsicht ist GPT-4 von entscheidender Bedeutung, um Unternehmen dabei zu helfen, die Dynamik bei der Einführung neuer digitaler Tools im Rahmen digitaler Transformationsprojekte aufrechtzuerhalten.
Im Jahr 2022 begann die Bildungseinrichtung Khan Academy mit der Einführung von GPT-4-Funktionen, um ihren innovativen Assistenten für künstliche Intelligenz, Khanmigo, zu betreiben. Dieser KI-Assistent ermöglicht es Lernenden, autonom und kreativ auf personalisierte Weise zu lernen, indem sie mit maßgeschneiderten Lernaufgaben aufgefordert werden. Khanmigo ist ein nützlicher Anwendungsfall für jedes Unternehmen, das Mitarbeiter darin schult, neue Technologien in der digitalen Transformation zu nutzen.
2. Mitarbeiterrekrutierung und -marketing
Generative KI-Tools wie GPT-4 könnten für Marketing- und Werbeteams von entscheidender Bedeutung sein, da sie ihre Leistungsfähigkeit für die Entwicklung neuer, kreativer Anzeigen nutzen können. Für diejenigen, die an der Personalbeschaffung und Talentakquise beteiligt sind, können Tools wie GPT-4 dabei helfen, ansprechende Inhalte zu erstellen, die potenzielle Kandidaten zur Bewerbung verleiten.
Obwohl diese Tools die Rolle eines traditionellen Marketing- oder Werbeprofis möglicherweise nie vollständig ersetzen, können sie nützlich sein, um in Brainstorming-Sitzungen Ideen zu wecken.
3. Chatbots
Chatbots und digitale Assistenten sind in vielen Branchen, insbesondere in der Technologie- und Finanzbranche, zu einem heißen Thema geworden. Aufgrund dieser weit verbreiteten Nutzung prognostiziert Statista, dass der globale Chatbot-Markt bis 2025 etwa 1,25 Milliarden US-Dollar erreichen wird.
Mithilfe der GPT-4-Technologie kann der interne Chatbot von Morgan Stanley jetzt sein umfangreiches PDF-Archiv nach Antworten auf Fragen von Beratern durchsuchen. Dies ist nur ein Beispiel für ein branchenführendes Finanzdienstleistungsunternehmen, das beginnt, neue Wege zur Maximierung seiner intellektuellen Ressourcen zu erkunden, indem es die Leistungsfähigkeit umfangreicher Sprachmodelle nutzt.
4. Netzwerksicherheit
Mit der Entwicklung des Internets nehmen auch die damit verbundenen Sicherheitsrisiken zu. Wie vorherzusehen war, bietet GPT-4 nicht nur Lösungen, sondern schafft auch Probleme. Cyber-Angreifer haben GPT-4 ausgenutzt, um mächtige und schädliche Angriffe auf Unternehmen durchzuführen.
Das Tool bietet jedoch zwei Funktionen: Cybersicherheitspersonal kann GPT-4 darin schulen, potenzielle Cyberangriffe einzuschätzen, während es starke Schutzmaßnahmen einsetzt und Deep Learning aus früheren Bedrohungen nutzt, um Systeme zu schützen. Der Einsatz solcher Tools kann dazu beitragen, Sicherheitsbedenken während der digitalen Transformation auszuräumen, indem sichergestellt wird, dass persönliche Daten online sicher bleiben.
5. Barrierefreiheit
Durch die Leistungsfähigkeit von GPT-4 hat das dänische Unternehmen Be My Eyes einen „virtuellen Freiwilligen“ geschaffen, der Menschen mit Sehbehinderung oder Sehbehinderung dabei hilft, ein unabhängigeres Leben zu führen. Diese innovative Technologie unterstützt bei alltäglichen Aktivitäten und ermöglicht den Benutzern mehr Freiheit.
Diese GPT-4-Funktion kann verwendet werden, um sehbehinderten Mitarbeitern das Erlernen neuer digitaler Tools während des digitalen Transformationsprozesses zu erleichtern.
Was kommt als nächstes auf dem Weg zur digitalen Transformation von ChatGPT?
Aufgrund des Erfolgs früherer ChatGPT-Modelle kommt möglicherweise bald GPT-5. Es verspricht, leistungsfähigere, zugänglichere und vielseitigere Funktionen bereitzustellen, um Unternehmen bei der Rationalisierung ihrer digitalen Transformation zu unterstützen.
Googles Bard, Dell-e2 und andere Konkurrenten folgten ebenfalls dem GPT-Produkt von OpenAI. Als führende IT-Unternehmen sollten Technologieunternehmen mit der Erforschung der besten Tools zur Sprachmodellierung im großen Maßstab beginnen, um die digitale Transformation von Unternehmen zu erleichtern.
Bei richtiger Anwendung kann GPT-4 das Potenzial von Unternehmen zur Umsetzung der digitalen Transformation deutlich steigern. Anstatt viel in die IT-Infrastruktur zu investieren, ist es besser, sich auf das Feedback der Mitarbeiter zu konzentrieren und ein unterstützendes Umfeld für die Produzenten digitaler Inhalte zu schaffen.
Wenn KI-Tools eng mit Führungskräften und Teams zusammenarbeiten und sich auf das Mitarbeiterengagement konzentrieren, können sie für den besten ROI optimiert werden. Wenn dies erreicht ist, werden Unternehmen das Wohlbefinden ihrer Mitarbeiter zu einem entscheidenden Bestandteil einer erfolgreichen, dauerhaften digitalen GPT-4-Transformation machen.
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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

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

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
