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Trois industries majeures qui peuvent actuellement bénéficier de ChatGPT
Trois industries majeures qui peuvent actuellement bénéficier de ChatGPT
ChatGPT et les technologies d'intelligence artificielle associées ont attiré beaucoup d'attention dans divers secteurs, mais dans quels secteurs peuvent-elles fournir des applications pratiques
ChatGPT est maintenant devenu populaire partout dans le monde, et ce grand modèle de langage (LLM) ? a été publié Deux mois plus tard, il comptait 100 millions d'utilisateurs actifs, établissant un record de croissance d'utilisateurs la plus rapide parmi les plateformes en ligne.
Lorsque ChatGPT et d'autres grands modèles de langage ont été implémentés pour la première fois, de nombreux utilisateurs ont réagi avec admiration, enthousiasme, peur et curiosité. L’impact potentiel de ChatGPT sur l’écosystème numérique est considérable, en particulier dans les domaines du contenu numérique, des technologies de l’information et des communications écrites.
De nombreuses avancées innovantes ont été réalisées avec de grands modèles de langage, en particulier en appliquant le paradigme du transformateur de traitement du langage naturel à de grands ensembles de formation personnalisés pour les entreprises. En raison de ce potentiel, les DSI de tous les secteurs envisageront d’adopter ChatGPT et d’autres modèles linguistiques conversationnels de synthèse vocale et basés sur la recherche à grande échelle.
Une fois qu'OpenAI aura mis ChatGPT à la disposition des utilisateurs en tant qu'interface de programmation d'applications à part entière, ChatGPT permettra des flux de travail puissants et améliorera ses capacités déjà impressionnantes.
Bien que toutes les industries ne soient pas en mesure de mettre en œuvre cette technologie et de voir des résultats immédiats, les trois industries suivantes ont tout à gagner le plus et le feront rapidement.
(1) Industrie pharmaceutique
La recherche et le développement de nouveaux médicaments prennent de plus en plus de temps. En moyenne, il faut au moins 10 ans pour qu'un nouveau médicament soit lancé sur le marché, et au moins 6 à 7 ans pour les essais cliniques.
ChatGPT a le potentiel d’accélérer la mise sur le marché car il peut extrapoler les données de plusieurs plans de traitement parallèles. Il peut ensuite créer rapidement des informations et des corrélations à partir de ces énormes points de données pour mieux comprendre les résultats des essais cliniques.
Cela peut aussi changer la gestion des clients. On estime que 66 % des adultes américains (soit plus de 131 millions de personnes) utilisent des médicaments sur ordonnance. Pourtant, la Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis reçoit chaque année plus de 100 000 rapports d’erreurs médicamenteuses provenant de pharmacies, d’hôpitaux et de domiciles de patients. Cette marge d'erreur peut être réduite par ChatGPT ou une technologie similaire (avec un moteur de synthèse vocale et différentes données de formation personnelle) qui peut envoyer des informations aux clients afin qu'ils puissent prendre leurs médicaments correctement.
(2) Gestion financière
La pénurie de personnel a entravé le développement de nombreuses industries, dont le secteur financier. Une récente enquête menée auprès de conseillers financiers par Charles Schwab a révélé que le recrutement et la rétention des talents sont devenus la priorité stratégique la plus importante pour la première fois depuis 2006.
ChatGPT fonctionne comme un agent conversationnel avec des ensembles de données spécifiques à l'entreprise pour envoyer des messages et des suggestions aux clients. Il peut considérablement étendre les capacités des représentants des clients en fournissant des connaissances financières efficaces et de haut niveau. Cependant, les réglementations détermineront la portée de ces cas d’utilisation.
ChatGPT n'élimine pas le rôle de ceux qui ont accès à des informations financières sensibles ou effectuent des transactions au nom de clients. Il lui manque le contenu contextuel nécessaire pour obtenir des informations précises, telles que les tendances historiques des soldes des comptes d’un client ou son historique financier personnel. Mais à court terme, les versions d'entreprise des modèles de langage transactionnels, conversationnels ou à grande échelle (LLM) qui exploitent l'apprentissage par renforcement avec feedback humain (RLHF) pourraient jouer un rôle plus important, ce qui signifie qu'elles remplaceront les tâches actuellement effectuées entièrement par des humains.
(3) Industrie automobile
Depuis plusieurs années, la hausse des prix des matières premières et les pénuries de la chaîne d'approvisionnement affectent le développement de l'industrie automobile. Les DSI des constructeurs automobiles peuvent utiliser ChatGPT comme outil de recherche pour suivre les tendances du secteur et analyser les processus concurrents de la chaîne d'approvisionnement afin de s'assurer qu'ils utilisent chaque jour les bonnes procédures pour réduire les pertes de bénéfices.
Les chefs d'entreprise peuvent également tirer parti de ChatGPT pour analyser de vastes ensembles de données sur des pièces et des processus. Cela améliore la création et la maintenance de contenus tels que les manuels, les catalogues de pièces et les procédures d'exploitation, augmentant ainsi l'efficacité. Il peut également être utilisé pour constituer un capital intellectuel substantiel pour les nouveaux fournisseurs de pièces détachées qui manquent souvent des avantages en matière de documentation des fournisseurs existants.
La popularité rapide de ChatGPT en a fait un modèle pour les modèles de langage à grande échelle et autres processeurs de langage, mais nous n'avons maintenant vu que la pointe de l'iceberg de la technologie derrière ChatGPT, et on sait qu'elle aura un impact durable. impact sur la société à bien des égards. Le potentiel inconnu est passionnant.
Qu’il s’agisse de flux de travail spécifiques à l’IA, d’IA en tant que service ou d’application de modèles linguistiques à grande échelle, la prochaine avancée technologique est sans aucun doute imminente. Les responsables informatiques, en particulier dans ces trois secteurs, devront faire preuve de créativité, d’adaptabilité et d’ouverture aux nombreux avantages que l’informatique peut apporter.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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2024 est une année de développement rapide pour les grands modèles de langage (LLM). Dans la formation du LLM, les méthodes d'alignement sont un moyen technique important, notamment le réglage fin supervisé (SFT) et l'apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine qui s'appuie sur les préférences humaines (RLHF). Ces méthodes ont joué un rôle crucial dans le développement du LLM, mais les méthodes d’alignement nécessitent une grande quantité de données annotées manuellement. Face à ce défi, la mise au point est devenue un domaine de recherche dynamique, les chercheurs travaillant activement au développement de méthodes permettant d’exploiter efficacement les données humaines. Par conséquent, le développement de méthodes d’alignement favorisera de nouvelles percées dans la technologie LLM. L'Université de Californie a récemment mené une étude introduisant une nouvelle technologie appelée SPIN (SelfPlayfInetuNing). S
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