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GenAI transforme le lieu de travail en canalisant le pouvoir du changement des connaissances

Jan 02, 2024 pm 12:18 PM
人工智能 代码生成 genai

GenAI transforme le lieu de travail en canalisant le pouvoir du changement des connaissances

Le développement de GenAI entraînera d'énormes changements perturbateurs et deviendra la force dominante à l'avenir. Premièrement, GenAI changera les méthodes de fonctionnement et les modèles économiques de diverses industries. Il peut fournir une aide à la décision précise grâce à une analyse et une prévision intelligentes des données, permettant aux entreprises de fonctionner et de gérer plus efficacement. Deuxièmement, GenAI entraînera également des changements sur le marché. Il peut obtenir des recommandations personnalisées et un marketing de précision grâce aux technologies d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique pour mieux répondre aux besoins des consommateurs. Enfin, le développement de GenAI aura de profonds impacts sur la main-d’œuvre et la politique gouvernementale. Avec la popularisation de la technologie d'automatisation, certains emplois traditionnels pourraient être remplacés et la structure de la main-d'œuvre changera également. Dans le même temps, le gouvernement doit formuler des politiques correspondantes pour guider et réglementer le développement de GenAI afin de garantir que son impact sur la société et l’économie soit positif et durable. En résumé, l’impact perturbateur de GenAI sera visible à tous les niveaux et guidera l’orientation future du développement

La technologie d’IA intelligente réduit à zéro le coût de l’activation des connaissances. Même si les technologies de l’information ont réduit à zéro le coût des données, la conversion des données en connaissances précieuses reste coûteuse. L’IA intelligente va révolutionner le marché basé sur les coûts car elle peut transformer les informations en connaissances à la demande et à une échelle qui dépasse les capacités humaines. Aucune entreprise ne peut échapper à l’impact de cette force perturbatrice, non seulement dans le traitement du langage naturel, mais également dans des domaines tels que la génération de code, la découverte de matériaux (l’industrie chimique vaut à elle seule 5 700 milliards de dollars), la planification de la construction et de l’ingénierie, et bien plus encore. Tout domaine qui s'appuie sur la connaissance humaine ou sur les entreprises sera touché par l'IA intelligente. Cela aura également un impact énorme sur les consommateurs

GenAI (intelligence artificielle) boucle la boucle de la connaissance. GenAI crée un cercle vertueux d’expansion des connaissances, ce qui augmentera le besoin d’acquérir davantage de connaissances pour stimuler le développement de GenAI. En termes simples, plus une entreprise acquiert de connaissances grâce à GenAI, plus elle s’y tournera, investira plus d’argent dans l’espoir d’acquérir plus de connaissances, et cela lancera un cycle qui accélérera l’impact de GenAI dans chaque entreprise. Cela créera de nouveaux canaux de création de valeur, de nouvelles industries et d’énormes menaces pour les entreprises qui ne s’adapteront pas. GPT-3 a lancé ce moteur il y a un an, mais il ne fait que s'accélérer, alimentant la prochaine génération de modèles de connaissances privées - autour, séparément et haut, et nous continuerons d'avancer

Cependant, malgré ces deux réalités pour chaque industrie sont touchées, mais cela ne signifie pas que ces perturbations toucheront toutes les entreprises de la même manière. Nous pensons que cet impact dépendra de la manière dont les connaissances seront exploitées pour créer de la valeur commerciale. Par exemple :

Afin d'accroître la création de valeur, les entreprises doivent acquérir une expertise élevée. Le savoir-faire humain se déplace vers la gauche, et c’est une opportunité pour les entreprises. Izola est un outil de recherche GenAI pour les clients. Nos analystes possèdent une expertise approfondie acquise au fil des années de recherche. Les clients nous contactent parce qu'ils ont besoin de résoudre des défis plus profonds. Nous exploitons Izola pour élargir nos connaissances et permettre à nos clients de dialoguer avec nos analystes et d'aller au-delà des bases. En outre, les sociétés de services ont également vu le potentiel de GenAI pour amplifier la valeur humaine. Elles expérimentent l’utilisation de GenAI pour réarchitecturer les piles technologiques et utilisent des modèles pour absorber et extraire de grandes quantités de données de gestion des services informatiques et des systèmes d’entreprise. Je crois que les entreprises ayant des niveaux d'expertise élevés verront le savoir-faire humain jouer un rôle dans les pipelines de création de valeur, tandis que GenAI distribuera les connaissances de manière plus automatisée.

Les entreprises disposant de grandes quantités de données et de processus reproductibles traduiront leurs efficacités en croissance. Je pense que cela est ressenti par toutes les entreprises qui s'appuient sur des processus reproductibles avec de grandes quantités de données. Dans le développement de logiciels, la génération de code avec TuringBots n'est qu'un début. À l’avenir, les humains superviseront les robots dans le développement de la plupart des logiciels conventionnels. Un autre exemple est celui de GNOME de Google DeepMind, qui a prédit les structures de 2,2 millions de nouveaux matériaux, dont 700 sont actuellement créés et testés. Si les concurrents ne profitent pas de fonctionnalités comme celle-ci pour améliorer l’efficacité d’un ordre de grandeur ou plus, ils ne seront pas en mesure de suivre le rythme. Les dirigeants tireront parti de ces économies et réutiliseront les talents humains vers une nouvelle génération de valeur

Les nouveaux concurrents en matière de logiciels et de services tireront parti de l’acquisition de connaissances et de la fourniture de modèles propriétaires. L’opportunité de créer de nouveaux services autour du cycle de la connaissance est immense. Les modèles GenAI peuvent gérer des données imparfaites, mais vous devrez en adapter un grand nombre à votre cas d'utilisation spécifique. Les fournisseurs et partenaires sont là pour vous aider. L'importance des bases de données graphiques va augmenter, mais la numérisation et la liaison des données ne sont pas une tâche facile. Par exemple, l'acquisition et la liaison d'informations sur la recherche médicale pour les sciences de la vie sont pratiquement inexploitées et nécessiteront de nouvelles idées, du capital-risque et de l'innovation technologique. élargir ce qui est possible. Les nouveaux concurrents en matière de logiciels et de services tireront parti de l’acquisition de connaissances et de la fourniture de modèles propriétaires. L’opportunité de créer de nouveaux services autour du cycle de la connaissance est immense. Les modèles GenAI peuvent gérer des données imparfaites, mais vous devrez en adapter un grand nombre à votre cas d'utilisation spécifique. Les fournisseurs et partenaires sont là pour vous aider. L'importance des bases de données graphiques va augmenter, mais la numérisation et la liaison des données ne sont pas une tâche facile. Par exemple, l'acquisition et la liaison d'informations sur la recherche médicale pour les sciences de la vie sont pratiquement inexploitées et nécessiteront de nouvelles idées, du capital-risque et de l'innovation technologique. élargissez ce qui est possible.

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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.

Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM 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

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 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.

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. 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

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