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ChatGPT und die Zukunft der Konversations-KI: Fortschritte und Anwendungen im Jahr 2023
ChatGPT und die Zukunft der Konversations-KI: Fortschritte und Anwendungen im Jahr 2023
Künstliche Intelligenz (Künstliche Intelligenz) hat sich in der vergangenen Zeit in einer beispiellosen Geschwindigkeit entwickelt. Von der Automatisierung täglicher Aufgaben bis hin zum Festlegen wichtiger Erinnerungen ist KI auf verschiedene Weise in unser Leben eingedrungen. Der wichtigste Schritt in diesem Bereich ist jedoch ChatGPT.
ChatGPT wurde von UBS zur „am schnellsten wachsenden Verbraucheranwendung aller Zeiten“ gekürt und wird am 30. November 2022 offiziell eingeführt. In nur zwei Monaten nach seiner Einführung konnte es erfolgreich mehr als 100 Millionen Nutzer anlocken und Wunder auf dem Gebiet der künstlichen Konversationsintelligenz bewirken.
Conversational AI ist eine innovative Technologie, die menschliche Gespräche erfolgreich simulieren kann. Daher findet es ein breites Anwendungsspektrum im Kundenservice, bei der Lead-Generierung und anderen geschäftsbezogenen Aufgaben.
In diesem Artikel werden ChatGPT, seine Anwendungen und seine Auswirkungen auf den Bereich der künstlichen Konversationsintelligenz ausführlich besprochen. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren!
ChatGPT Technology Progress
GPT ist die Abkürzung für „Generative Pre-trained Transformer“ (Generative Pre-trained Transformer), eine innovative Technologie, bei der das Sprachmodell trainiert wird umfangreiche Datensätze, unzählige Internetartikel, Bücher und andere Ressourcen. Daher kann es Artikel schreiben, Code schreiben, Kundenfragen in Echtzeit beantworten und vieles mehr.
ChatGPT wurde von OpenAI entwickelt und nutzt eine Transformer-Architektur zur Textgenerierung. Dieses Modell zur Verarbeitung natürlicher Sprache wird auf vorhandenen Daten trainiert und verwendet dann Algorithmen, um die nächste Textzeile vorherzusagen.
ChatGPT-Technologieentwicklung
OpenAI bringt GPT 4 am 14. März 2023 auf den Markt und ist damit erneut führend auf dem Gebiet der künstlichen Konversationsintelligenz. ChatGPT 4 ist die neueste Generation von NLP-Modellen (Natural Language Processing), die fortschrittliche Deep-Learning-Algorithmen nutzen, um menschliche Konversationen nachzuahmen. Derzeit kann es über 25.000 Wörter Inhalt in 26 Sprachen ausgeben.
Im Vergleich zu ChatGPT bietet GPT 4 die Möglichkeit, Fragen zu stellen und sich eine Meinung zu bilden. Der Algorithmus kann alles tun, vom Schreiben eines Skripts bis zur Nachahmung des Schreibstils einer bestimmten Figur. In Bezug auf die Genauigkeit ist GPT 4 40 % effizienter als frühere Versionen.
Der Einfluss von ChatGPT auf die Konversations-KI
Chatbots gibt es schon seit Jahren. Allerdings können sie nur ausgewählte Anfragen beantworten oder Duplicate Content generieren. Im Gegensatz dazu hatte ChatGPT einen tiefgreifenderen Einfluss auf den Bereich der künstlichen Konversationsintelligenz. Hier sind einige Aspekte, die es zu einer zukunftsweisenden Technologie machen werden:
- Größerer Wettbewerb: Da GPT in der Geschäftswelt immer beliebter wird, werden immer mehr Risikokapitalunternehmen an der Gründung interessiert sein -Ups in diesem Bereich.
- Schaffung und Ersatz von Arbeitsplätzen: Derzeit wird erwartet, dass etwa 8 % der Arbeitsplätze, wie z. B. Qualitätssicherungsingenieure, Analysten, Redakteure usw., nicht mehr benötigt werden. Gleichzeitig entstehen im Bereich KI neue Stellen wie etwa Chatbot-Trainer.
- KI-Chatbots für das Marketing: In naher Zukunft wird es nicht mehr verwunderlich sein, wenn gut trainierte Chatbots alle vertriebsbasierten Gespräche übernehmen können.
Anwendungen von ChatGPT im Jahr 2023
Derzeit experimentieren die Menschen immer noch damit, was ChatGPT ihnen bringen kann, während Unternehmen bereits das reale Potenzial vieler erkannt haben Anwendungen. Hier sind einige Möglichkeiten, wie ChatGPT den Bereich der Konversations-KI für immer verändern wird:
- Kundenservice: Wie oft waren Sie schon frustriert, weil ein Chatbot Ihr Problem nicht lösen konnte? Laut der UJET-Umfrage hatten 72 % der Menschen Probleme in diesem Bereich. Mit der Fähigkeit von ChatGPT, auf nahezu menschliche Weise zu verstehen, zu lesen und zu reagieren, wird diese Zahl zwangsläufig sinken. Mehr Menschen werden in der Lage sein, maßgeschneiderte Unterstützung zu erhalten, ohne dass ein menschlicher Bedienereingriff erforderlich ist.
- Gesundheitswesen: Das natürliche Sprachverarbeitungsmodell von ChatGPT kann ein ideales Werkzeug für die Gesundheitsbranche sein. Von der Terminbuchung bis zur Bereitstellung klinischer Entscheidungsunterstützung kann es dazu beitragen, viele wichtige Prozesse zu beschleunigen. Darüber hinaus kann ChatGPT Patientenkommunikationen und erhaltene Behandlungen aufzeichnen. Mit genauen Daten verspricht ChatGPT, den Zeitaufwand für mühsame Aufgaben zu reduzieren und die Genesung der Patienten zu beschleunigen.
- Finanzen: ChatGPT nutzt Natural Language Processing (NLP) und kann große Datenmengen auf einmal verarbeiten. Für die Finanzbranche bietet es viele potenzielle Vorteile, beispielsweise bei der Investitionsanalyse und dem Risikomanagement. Darüber hinaus hilft es Benutzern, personalisierte Finanzberatung basierend auf ihren Zielen und Ressourcen zu erhalten.
- Code-Debugging: Jeder Software- oder Website-Entwickler weiß, wie mühsam es ist, Hunderte oder Tausende von Codezeilen zu durchsuchen, um ein fehlendes Semikolon zu finden. Glücklicherweise kann ChatGPT den Code in kurzer Zeit debuggen. Gleichzeitig erklärt es auch den Fehler und zeigt dem Benutzer, wie er ähnliche Probleme vermeiden kann.
Vor- und Nachteile von ChatGPT
Es gibt definitiv einige Nachteile, wenn man sich zu sehr auf reine KI-Tools verlässt. Hier sind einige bemerkenswerte Vor- und Nachteile:
Vorteile
- Benutzer erhalten sofortige Folgeantworten.
- Unternehmen können viele Aufgaben automatisieren, um sich auf das Kerngeschäft zu konzentrieren.
- Unangemessene Anfragen werden automatisch abgelehnt.
Nachteile
- Kann gelegentlich die falsche Botschaft vermitteln.
- Dieses Modell wurde noch nicht mit anderen neuesten Technologien für die Zusammenarbeit integriert.
- Einige Bildungseinrichtungen glauben, dass die Verwendung von ChatGPT aufgrund von Integritätsproblemen unethisch ist.
- Forscher und Urheber befürchten Urheberrechtsverletzungen.
- Es mangelt an emotionaler Intelligenz, um wirksame Antworten auf psychische Gesundheitsprobleme zu geben.
Die Zukunft der künstlichen Konversationsintelligenz
Derzeit hat ChatGPT mehr als 57 Millionen monatliche Nutzer, und diese Zahl wächst weiter, was seine vielversprechende Zukunft zeigt. In der Vergangenheit konnten Chatbots nur auf einige festgelegte Inhalte antworten, was die Benutzer nicht zufriedenstellte. Nun hat das GPT-Projekt von Open AI durch ein hochqualifiziertes Deep-Learning-Modell große Fortschritte im Bereich der künstlichen Konversationsintelligenz erzielt.
Im Laufe der Jahre wurde GPT darauf trainiert, Millionen menschlicher Gespräche zu lesen und zu verstehen, wodurch es einem echten Gesprächs-KI-Erlebnis näher kommt. Mit dieser Funktion kann ChatGPT Kundeninteraktionen lesen und Helpdesk-Anfragen angemessen bearbeiten.
Es wird erwartet, dass der Markt für künstliche Intelligenz im Gespräch bis 2030 ein Volumen von 326,2 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Dieser Bereich wächst derzeit rasant und wird in den kommenden Jahren die Geschäfts- und Innovationslandschaft revolutionieren. Zukünftig können mit ChatGPT benutzerfreundlichere virtuelle Assistenten und Chatbots erstellt werden, indem Algorithmen für maschinelles Lernen trainiert werden.
Für Informatikstudenten ist das Aufkommen von ChatGPT im Jahr 2023 ein spannender Trend, den es wert ist, genau beobachtet zu werden! Abhängig von seinem Anwendungsbereich wird dieses Konversations-KI-Tool das Konzept des „Chatbots“ mit Sicherheit neu definieren und die Dinge einfacher machen!
Fazit
TikTok erreichte knapp 9 Monate nach dem Start erst 100 Millionen Nutzer? Es wird 2 bis 2,5 Jahre dauern, bis Instagram dieses Niveau erreicht! Allerdings erreichte ChatGPT diesen Erfolg bereits in den ersten zwei Monaten nach seiner Einführung. Dies ist eine ernüchternde Tatsache für jeden, der sich für KI/ML-Entwicklungsdienstleistungen interessiert.
ChatGPT ist ein von Open AI eingeführtes Konversationstool für künstliche Intelligenz, das wie Menschen sprechen, antworten, verstehen und Fragen stellen kann. Aufgrund seiner Fähigkeiten werden GPT-Chatbots in zahlreichen Branchen häufig eingesetzt. Es kann beispielsweise problemlos Software codieren, Patientenakten scannen oder Börsenprognosen erstellen.
Dieses fortschrittliche Modell wird viele Positionen wie Schriftsteller, Analysten und Reporter auf den Kopf stellen. Allerdings schmälert es die Beschäftigungsmöglichkeiten nicht, sondern passt sie vielmehr an, um sich wiederholende oder mechanische Aufgaben zu reduzieren.
Haben Sie ChatGPT ausprobiert? Wenn Sie es noch nicht getan haben, nehmen Sie sich etwas Zeit, um diese hochmoderne Technologie zu schätzen und selbst zu erleben!
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Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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 ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
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
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
