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Cinq façons dont GPT-4 peut aider les entreprises à réaliser leur transformation numérique
Cinq façons dont GPT-4 peut aider les entreprises à réaliser leur transformation numérique
L'intelligence artificielle a pris de l'ampleur au cours des dernières décennies, et les grands modèles de langage comme GPT-4 ont suscité davantage d'intérêt de la part des utilisateurs qui souhaitent savoir comment GPT-4 peut soutenir la transformation numérique. Selon les prévisions des médias du secteur, la pile d'apprentissage profond ChatGPT sur laquelle est basé GPT-4 générera 1 milliard de dollars de revenus d'ici 2024.
La popularité de GPT-4 est due à la puissance de la technologie de l'intelligence artificielle, ainsi qu'à une grande accessibilité des utilisateurs et une grande polyvalence. De nombreux domaines différents de l'industrie technologique peuvent tirer parti de GPT-4 pour automatiser et personnaliser de nombreuses tâches, permettant ainsi aux employés de l'entreprise de se concentrer sur des tâches plus complexes.
Voici quelques exemples de GPT-4 facilitant la transformation numérique dans plusieurs domaines différents.
1. Formation personnalisée des employés
L'IA générative comme GPT-4 est un outil très utile non seulement dans les opérations commerciales, mais aussi dans la formation. Les chefs d'équipe d'entreprise et les professionnels des ressources humaines peuvent utiliser ces programmes pour créer des programmes de formation créatifs et uniques pour répondre aux besoins d'apprentissage de chaque employé, notamment en s'adaptant à différentes langues et préférences. À cet égard, GPT-4 est essentiel pour aider les entreprises à maintenir leur dynamique lorsqu'elles introduisent de nouveaux outils numériques dans le cadre de projets de transformation numérique.
En 2022, l'établissement d'enseignement Khan Academy a commencé à introduire les capacités GPT-4 pour alimenter son assistant d'intelligence artificielle innovant Khanmigo. Cet assistant IA permet aux apprenants d'apprendre de manière autonome et créative de manière personnalisée, car ils sont invités à effectuer des tâches d'apprentissage personnalisées. Khanmigo est un cas d'utilisation utile pour toute entreprise formant ses employés à l'utilisation des nouvelles technologies dans la transformation numérique.
2. Recrutement et marketing des employés
Les outils d'IA générative comme GPT-4 pourraient changer la donne pour les équipes marketing et publicitaires, qui peuvent exploiter leur puissance pour développer de nouvelles publicités créatives. Pour les personnes impliquées dans le recrutement et l'acquisition de talents, des outils comme GPT-4 peuvent les aider à créer un contenu attrayant qui incitera les candidats potentiels à postuler.
Bien que ces outils ne remplacent jamais complètement le rôle d'un professionnel traditionnel du marketing ou de la publicité, ils peuvent être utiles pour susciter des idées lors de séances de brainstorming.
3. Chatbots
Les chatbots et les assistants numériques sont devenus un sujet brûlant dans de nombreux secteurs, notamment les secteurs technologique et financier. En raison de cette utilisation généralisée, Statista prédit que le marché mondial des chatbots atteindra environ 1,25 milliard de dollars d'ici 2025.
Grâce à la technologie GPT-4, le chatbot interne de Morgan Stanley peut désormais rechercher dans ses vastes archives PDF des réponses aux questions posées par les conseillers. Il ne s’agit là que d’un exemple d’une société de services financiers leader dans son secteur qui commence à explorer de nouvelles façons d’optimiser ses ressources intellectuelles en exploitant la puissance de modèles linguistiques à grande échelle.
4. Sécurité des réseaux
Avec le développement d'Internet, les risques de sécurité qui y sont liés augmentent également. Comme on pouvait s’y attendre, GPT-4 apporte non seulement des solutions, mais crée également des problèmes. Les cyberattaquants ont exploité GPT-4 pour mener des attaques puissantes et dommageables contre les entreprises.
Cependant, la fonctionnalité de l'outil est double : le personnel de cybersécurité peut former GPT-4 pour évaluer les cyberattaques potentielles tout en déployant des protections solides et en tirant parti de l'apprentissage approfondi des menaces passées pour protéger les systèmes. L'utilisation d'outils comme celui-ci peut aider à répondre aux problèmes de sécurité lors de la transformation numérique en garantissant que les informations personnelles restent en sécurité en ligne.
5. Accessibilité
Grâce à la puissance de GPT-4, la société danoise Be My Eyes a créé un « volontaire virtuel » pour aider les personnes malvoyantes ou déficientes visuelles à vivre une vie plus indépendante. Cette technologie innovante fournit une assistance dans les activités quotidiennes et permet aux utilisateurs de bénéficier de plus de liberté.
Cette fonctionnalité GPT-4 peut être utilisée pour aider les employés malvoyants à apprendre de nouveaux outils numériques pendant le processus de transformation numérique.
Quelle est la prochaine étape dans le parcours de transformation numérique de ChatGPT
En raison du succès des modèles ChatGPT précédents, GPT-5 pourrait bientôt arriver ? Il promet d’apporter des fonctionnalités plus puissantes, accessibles et polyvalentes pour aider les entreprises à rationaliser leur transformation numérique.
Bard, Dell-e2 de Google et d'autres concurrents ont également suivi le produit GPT d'OpenAI. En tant que leaders informatiques, les entreprises technologiques devraient commencer à rechercher les meilleurs outils de modélisation linguistique à grande échelle pour faciliter la transformation numérique des entreprises.
S'il est utilisé correctement, GPT-4 peut augmenter considérablement le potentiel des entreprises à mettre en œuvre la transformation numérique. Plutôt que d’investir massivement dans l’infrastructure informatique, il est préférable de se concentrer sur les commentaires des employés et de créer un environnement favorable aux producteurs de contenu numérique.
Lorsque les outils d'IA travaillent en étroite collaboration avec les dirigeants et les équipes et se concentrent sur l'engagement des employés, ils peuvent être optimisés pour obtenir le meilleur retour sur investissement. Lorsque cet objectif sera atteint, les entreprises feront du bien-être de leurs employés un élément essentiel d’une transformation numérique GPT-4 réussie et durable.
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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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
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Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
