


Le chemin transformateur de l'intelligence artificielle : une visite guidée du GPT-4 d'OpenAI
Les développeurs de logiciels utilisent GPT-4 d'OpenAI pour générer plusieurs applications, révolutionnant le développement d'applications en gagnant du temps, en réduisant les coûts et en améliorant la personnalisation.
Dans les domaines du traitement du langage naturel (NLP) et de l'apprentissage automatique (ML), l'intelligence artificielle (IA) continue de nous étonner par son potentiel illimité. À la tête de ces avancées se trouve GPT-4 d’OpenAI, une IA de traitement du langage de pointe connue pour sa capacité à générer du texte avec une qualité proche de celle d’un humain.
Les gens exploitent les énormes capacités de ce modèle puissant. Mon exploration a commencé par la conception d'un générateur de plan d'apprentissage personnalisé et s'est progressivement étendue à une série d'applications, toutes basées sur le principe simple mais puissant de la manipulation des « invites » - des instructions qui guident l'IA pour générer du contenu.
Origine du concept : Générateur de Plan d'Apprentissage Personnalisé
Mon objectif en tant que développeur a toujours été d'utiliser des solutions créatives pour résoudre des problèmes du monde réel. Je me suis intéressé à GPT-4 parce que je trouvais qu'il manquait clairement de plans d'apprentissage personnalisés adaptés aux apprenants. La solution à ce défi est incarnée dans une application Flask qui exploite GPT-4 pour générer des plans d'apprentissage personnalisés.
Commencez avec l'automatisation des processus robotiques
Le concept est simple : les utilisateurs fournissent leurs objectifs d'apprentissage uniques, leur niveau de compétence actuel, le niveau de compétence souhaité et le calendrier, et GPT-4 développera un plan d'apprentissage détaillé comprenant les ressources recommandées et les jalons. . Le vrai charme, cependant, réside dans sa livraison. Le secret est une invite soigneusement construite qui guide l'IA pour générer le résultat souhaité.
Une révélation : les possibilités infinies d'un indice
Grâce au succès de Learning Plan Generator, j'ai réalisé que le potentiel de GPT-4 va bien au-delà d'une simple application. Si une seule invite peut aider à développer un plan d'étude personnalisé, pourquoi ne pas utiliser d'autres invites pour développer des applications complètement différentes ? La clé de la flexibilité de GPT-4 réside non seulement dans ses capacités de génération de texte, mais également dans sa capacité à utiliser diverses invites.
En modifiant simplement les invites, je suis passé de la création de plans d'études à la création de routines de remise en forme, de plans de repas, de contenu Web personnalisé, d'articles de blog, d'e-mails personnalisés et de chatbots interactifs. L'adoption de cette méthode permet d'économiser beaucoup de temps et d'énergie nécessaires au développement d'applications traditionnelles, rendant le processus de développement plus efficace et plus flexible.
Développement d'applications amélioré : avantages de GPT-4
À mesure que le paysage numérique évolue, les besoins et les attentes des utilisateurs augmentent simultanément. À l’ère de la personnalisation, de l’efficacité et de la commodité, les développeurs sont constamment mis au défi de trouver de nouvelles façons de répondre à ces besoins. Profitant du potentiel de GPT-4, je me suis donné pour mission de faire exactement cela.
La beauté du GPT-4 réside dans sa polyvalence et son adaptabilité. La puissance des invites de l’IA a révélé une multitude d’applications potentielles dans le développement de mon générateur de plan d’études. L’utilisation de GPT-4 comme moteur de création de contenu devrait modifier les méthodes traditionnelles de développement d’applications.
Historiquement, le développement d'applications a été laborieux et chronophage. La production d'applications GPT-4 peut réduire considérablement le temps de développement, améliorer l'évolutivité et réduire les coûts. Son rôle important est de fournir un contenu personnalisé et de haute qualité pour améliorer l'expérience utilisateur et la participation à l'éducation, à la santé, au fitness et à d'autres domaines. Le potentiel de
GPT-4 s'étend au-delà de la création de contenu. Grâce à l'intégration avec les chatbots, le service client et d'autres plateformes d'engagement, les interactions numériques deviennent plus fluides, naturelles et centrées sur l'utilisateur.
Avec cette approche, même les développeurs sans ressources importantes ni capacité à produire de grandes quantités de contenu pourront participer à la démocratisation du développement d'applications. À cet égard, les applications basées sur GPT-4 ont des implications au-delà de leur fonctionnalité immédiate. Ces modèles ont le potentiel de transformer les industries et de redéfinir les interactions numériques, représentant une nouvelle génération d'applications intelligentes, adaptables et centrées sur l'utilisateur.
Comprendre les mécanismes : conseils approfondis
Pour réaliser pleinement le potentiel de transformation de cette approche, une compréhension des mécanismes derrière la création rapide est cruciale. Les invites de GPT-4 doivent être claires, détaillant le format de sortie et le contenu souhaités. La réponse du modèle est fortement influencée par les mots indicateurs, donc être clair sur vos attentes peut produire des résultats plus précis.
Après avoir généré du contenu, analysez-le et formatez-le en une représentation conviviale à l'aide de BeautifulSoup, une bibliothèque Python qui simplifie le web scraping. Le contenu analysé est ensuite stocké dans une base de données, prêt à être présenté aux utilisateurs dans un format accessible.
Identification des contraintes : troncature des connaissances et indices complexes
Bien que GPT-4 soit puissant, il a également des limites. Le modèle a un seuil de connaissances, le seuil des données utilisées pour entraîner l’IA. Pour GPT-4, cette date limite est septembre 2021, ce qui signifie qu'il ne dispose d'aucune information sur les événements survenus après cette date. Par conséquent, GPT-4 peut ne pas convenir aux applications nécessitant des informations à jour.
Malgré mes objectifs clairs et mon modèle linguistique fort, le voyage n'a pas été fluide. Générer des indices efficaces pour GPT-4 est un défi de taille. La conception des signaux joue un rôle clé pour garantir que l’IA puisse continuer à produire des résultats cohérents et fiables.
Maîtriser la création d'invites est une courbe d'apprentissage abrupte qui implique des tests approfondis, un réglage minutieux et une compréhension détaillée de la dynamique d'interaction GPT-4. Chaque invite est une expérience qui nous rapproche de la compréhension des caractéristiques de l’IA. Grâce à des essais et des erreurs constants, j'ai pu créer des astuces qui produisaient systématiquement des résultats fiables, faisant de GPT-4 un outil prévisible et précieux dans mes applications.
Préparer l'avenir : le potentiel de GPT-4
Surmonter ces défis ouvre la porte à des possibilités infinies. La puissance et la flexibilité de GPT-4, associées à un développement d'applications réfléchi, peuvent ouvrir la voie à une nouvelle ère d'applications dynamiques et conviviales. Ma progression depuis un créateur de plan d'études vers une gamme d'applications différentes démontre le potentiel de transformation de cela.
Nous commençons tout juste à réaliser que l’avenir de l’intelligence artificielle et du traitement du langage naturel est passionnant et prometteur, et qu’il existe de nombreux domaines qui méritent d’être explorés. Avec chaque nouvelle application, nous créons un avenir de l’IA qui répond à nos besoins de manière plus intuitive et plus efficace. Je suis enthousiasmé par le potentiel illimité que j’attends de ma plongée approfondie dans GPT-4 et d’autres modèles d’IA en évolution.
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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

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.

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.

Si la réponse donnée par le modèle d’IA est incompréhensible du tout, oseriez-vous l’utiliser ? À mesure que les systèmes d’apprentissage automatique sont utilisés dans des domaines de plus en plus importants, il devient de plus en plus important de démontrer pourquoi nous pouvons faire confiance à leurs résultats, et quand ne pas leur faire confiance. Une façon possible de gagner confiance dans le résultat d'un système complexe est d'exiger que le système produise une interprétation de son résultat qui soit lisible par un humain ou un autre système de confiance, c'est-à-dire entièrement compréhensible au point que toute erreur possible puisse être trouvé. Par exemple, pour renforcer la confiance dans le système judiciaire, nous exigeons que les tribunaux fournissent des avis écrits clairs et lisibles qui expliquent et soutiennent leurs décisions. Pour les grands modèles de langage, nous pouvons également adopter une approche similaire. Cependant, lorsque vous adoptez cette approche, assurez-vous que le modèle de langage génère

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

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