ChatGPT や GPT-3 などのチャットボット プラットフォームは、機能を自動化し、創造的なアイデアを生み出し、さらには新しいコードを作成して壊れたアプリケーションを修正するための貴重なツールですが、企業がそれを導入する前に、いくつかの注意事項が必要です。
企業にとって、ChatGPT のようなチャットボットは、電子メール販売キャンペーンの作成、コンピューター コードの変更、カスタマー サポートの改善など、日常的なタスクを自動化したり、複雑なコミュニケーションを強化したりする可能性があります。
調査機関ガートナーは、人工知能ソフトウェアの世界市場規模は2025年までに1,348億米ドルに達し、市場成長率は2021年の14.4%から2025年の31.1%まで増加すると予測しています。ソフトウェア市場全体の成長を上回っています。
この市場の大部分は、人工知能と自然言語処理を使用してユーザーのクエリに応答し、人間のような回答を提供するチャットボット テクノロジーであり、より洗練されたプログラムはフォローアップの質問に答えたり、変更したりすることができます。特定のビジネス目的のため。
最近リリースされた調査レポートで、IDC は ChatGPT とその基本言語モデル GPT-3 (GPT3.5 および GPT4 も含む) の使用可能性について詳しく説明しました。これらのモデルはカスタマイズ可能です。
昨年 11 月に OpenAI によって開始された ChatGPT は、詳細で人間のような応答を生成する洗練された方法により、すぐに世界中で人気を集め、開始から最初の 5 日間で 100 万人のユーザーを獲得しました。 。
現在、ChatGPT は「すぐに使える」テキストベースの Web チャット インターフェイスとして最も一般的に使用されていますが、GPT-3 は現在 API アクセス機能を提供していません。 Microsoft は、自社バージョンの Azure OpenAI ChatGPT 用の API を提供する予定であり、間もなく利用可能になる予定です。
企業は、すぐに使える方法を使用してコンテンツを拡張または作成したり、電子メール内のテキストを操作して言葉遣いを和らげたり特定の口調を採用したり、コンテンツを要約または簡素化したりすることができます。 Gartner はレポートの中で、「限られた投資でこれを達成できます。」と説明しています。
ChatGPT と GPT-3 ( Generative Pre-trained Transformer 用) はすべて、サンフランシスコに拠点を置く人工知能研究所である OpenAI によってトレーニングされた機械学習言語モデルです。 ChatGPT と GPT-3 は両方とも、クエリに対して人間のようなテキスト応答を生成できますが、高度さのレベルは同じではありません。
TripStax のシニア ソリューション アーキテクトである Muhammad 氏は、ChatGPT と GPT-3 の主な違いの 1 つは、そのサイズと容量であると述べました。
彼はブログ投稿で次のように書いています:「ChatGPT はチャットボット アプリケーション向けに特別に設計されていますが、GPT-3 はより汎用的で、より幅広いタスクに使用できます。つまり、応答を生成するには ChatGPT の方が効果的である可能性があります」会話のコンテキストでは、GPT-3 は言語翻訳やコンテンツ作成などのタスクに適している可能性があります。」
ChatGPT は、ベースとなる言語モデルにアクセスできないため、現時点ではカスタマイズできません。 ChatGPT はオープンソース ソフトウェア アプリケーションではありません。ただし、OpenAI はすでに GPT-3 モデルや他の大規模言語モデル (LLM) を提供しています。大規模言語モデル (LLM) は、多くの自然言語処理タスクを実行できる機械学習アプリケーションです。
Gartner は次のように述べています:「基礎となるデータはターゲット固有であるため、プロセス全体をより詳細に制御することで、より良い結果が得られる可能性があります。このアプローチには高度なスキル、データ管理、資金が必要ですが、市場の出現により、サードパーティの専用モデルにより、このオプションはますます魅力的になる可能性があります。」
たとえば、Microsoft Corp. の OpenAI サービスは ChatGPT を活用して、ビジネス開発者やアプリケーション開発者に新しいテクノロジを活用する方法を提供します。 。 Microsoft の最新の改良された Bing 検索エンジンは GPT-4 (OpenAI の最新バージョン) を使用しています。
ChatGPT は、約 1 億 1,700 万個のパラメータに対応できる、より小さなテキスト モデルに基づいています。 Muhammad 氏は、GPT-3 は 45TB のテキスト データでトレーニングされており、その容量ははるかに大きく、1,750 億個のパラメーターがあると指摘しました。
ChatGPT はこれまでインターネットに接続したことがないため、誤った応答が返されることがあります。同社の FAQ によると、OpenAI は 2021 年以降の世界的な出来事に対する可視性を制限しており、場合によっては有害な指示や偏ったコンテンツを生成する可能性があります。
Gartner の副社長兼著名アナリストである Bern Elliot 氏は次のように述べています。「ChatGPT は、GPT-3.5 のカスタマイズ バージョンと同様に、事前準備と事後スクリーニングで構成されるアプリケーションです。人々は質問を送信し、ヒントなどの追加情報。ChatGPT ではカスタム GPT-3 にアクセスできませんが、質問の仕方は結果の品質に重要な影響を与えます。"
これは、" と呼ばれることがよくあります。ヒントエンジニアリング」で完成しており、あらゆる大規模な言語モデルで使用できます。多くの場合、ユーザーは GPT-3 などの基礎となる大規模言語モデル (LLM) にもアクセスできます。
Gartner は、ChatGPT は基本的に、高速で魅力的なユーザー エクスペリエンスを提供しながら、コンテンツの作成と変換の自動化を向上させるために使用できると述べました。
ChatGPT を使用する最も簡単な方法は、質問と回答の方法です。たとえば、「ボストンからサンフランシスコまで車で何キロかかりますか?」
ChatGPT は、書かれたコンテンツを作成したり、言語を柔らかくしたり特殊化したりして別のトーンを与えることで、すでに書かれたコンテンツを強化するために使用することもできます。
Gartner はレポートの中で次のように述べています。「ChatGPT は、ユーザーがレビューできるよう、さまざまな方法で必要な長さとスタイルの「下書き」テキストを生成できます。その具体的な用途には、マーケティング説明の下書き、推薦状、論文、マニュアルや説明書、トレーニング ガイド、ソーシャル メディアやニュース投稿。」
Gartner のエリオット氏は次のように付け加えました。「電子メールによる販売キャンペーン資料を作成したり、アカウント エージェントに回答を提供したりすることは、合理的なアプローチです。」
チャットボット テクノロジー会話、記事、電子メール、Web ページの概要を提供することもできます。
ChatGPT と GPT-3 のもう 1 つの用途は、既存のカスタマー サービス チャットボットを改良して、より詳細で人間らしい応答を提供できるようにすることです。
これらのプラットフォームは、顧客の意図の認識を向上させ、会話を要約し、顧客の質問に答えることもできます。そのためには、エンタープライズ シナリオ、サービスの説明、権限、ビジネス ロジック、トーンの形式、さらにはブランド トーンが必要であり、これらすべてを GPT-3 言語モデルに追加する必要があります。
営業およびマーケティングは、ChatGPT および GPT-3 を使用して、Web サイトまたはチャットボット経由で潜在顧客に推奨事項や製品の説明を提供することもできます。同様に、チャットボット プラットフォームも企業環境に合わせてカスタマイズする必要があります。
チャットボットは、スケジュールの管理、電子メールの要約、電子メールと返信の作成、一般的な文書の作成などのパーソナル アシスタントとしても使用されます。
教育現場では、チャットボットを使用して、家庭教師と同じように個人的な学習体験を作成できます。また、医療分野では、チャットボットやアプリを使用して、医療情報や治療の推奨事項を簡単な言語で説明できます。
Elliot は、ChatGPT サービス内の GPT-3 モデルは個別に変更できないが、ユーザーは基本的な GPT-3 モデルを取得し、それを個別に変更して、それを使用することができると説明しました。チャットボット: エンジンで使用されます (ChatGPT アプリケーションは必要ありません)。 GPT-3 モデルは、他の大規模言語モデル (LLM) と同様に簡単に使用できます。
たとえば、ユーザーは GTP-3 モデルまたはデータセットのデータと調整パラメーターを追加できます。人々がこれらのモデルに質問を送信する方法は、質問するときに使用される言葉遣いにも影響を受ける可能性があります。 「したがって、ジャストインタイム エンジニアリングも有用です。」とエリオット氏は述べています。
Gartner はレポートの中で次のように述べています。「このアプローチには多大なスキル、データ管理、資本が必要ですが、サードパーティ目的の市場は構築されたモデルは、「ChatGPT と GPT-3 の出現により、このオプションはますます魅力的になる可能性があります。」
ChatGPT と GPT-3 をソフトウェア コードの生成、翻訳、解釈、検証に使用する方法が登場したばかりですが、開発プロセスを強化することが約束されています。 Gartner は、統合開発環境 (IDE) 内で使用される可能性が最も高いと述べています。
たとえば、開発者は検索ボックスに「このコードは期待どおりに機能しません。どうすれば修正できますか?」と入力できます。OpenAI は、ChatGPT からの最初の応答が返される可能性は低いと指摘しました。問題を解決するための質問ですが、回答に対するフォローアップの質問を通じて、解決策を考案することができます。
ChatGPT は、コードを記述したり、あるプログラミング言語から別のプログラミング言語にコードを変換したり、エラー コードを修正したり、コードを解釈したりすることもできます。
Elliot 氏は、「ソフトウェア コードの代替案を提案したり、コーディング エラーを特定したりすることは有効ですが、ChatGPT にコードを「修正」させるのではなく、チェックする必要があるものを提案してください。」
ガートナーは、多くのユーザーがデータ、セキュリティ、分析の制限を理解していない可能性があるため、ChatGPT に依存することは危険であると警告しています。
企業にとっての最大の懸念の 1 つは、ChatGPT が自然言語を使用して、ほとんど価値のない、あるいはさらに悪いことに虚偽の記述を含むコンテンツを生成する可能性があることである、と同社は述べています。ユーザーは、結果を受け入れる前に、出力の正確性、適切性、実用的な使いやすさをチェックすることが義務付けられています。
チャットボットを使用すると、機密情報や個人を特定できる情報 (PII) が公開される可能性があるため、企業はチャットボットに使用されるデータに注意し、機密情報を含めないようにすることが重要です。企業は、強力なデータ使用法と所有権ポリシーを提供するベンダーと連携することも重要です。
OpenAI CEOのサム・アルトマン氏は12月のツイートで、ChatGPTの機能は非常に限定的であり、今重要なことを行うためにそれに依存するのは間違いであるとユーザーに警告した。
Altman 氏は、「これは進歩のプレビューであり、堅牢性と信頼性の点でやるべきことがたくさんあります。」と書き、ChatGPT は「創造的なインスピレーション」を提供するのに最適であると付け加えました。
Gartner はレポートの中でこの見解に概ね同意しており、レポートの中で「これは非常に初期段階であり、潜在的に重要な用途がある誇大宣伝されたテクノロジであることを認識し、そのため常に継続的な改善が必要である」と述べています。
#同社は、企業がワークフローについて「すぐに使える」考え方を奨励し、AI の使用とガバナンスに関するガイドラインを定義し、最高情報責任者や最高経営責任者に指導を提供するワーキング グループを設立することを推奨しています。報告。エリオット氏は、OpenAI のエンタープライズ グレードの ChatGPT ではなく、Microsoft の Azure Open Service ChatGPT を採用することをユーザーに推奨しています。「Microsoft は、他の Microsoft 製品に関連するエンタープライズ セキュリティとコンプライアンス管理を提供しているためです。機密情報を使用する予定がある場合は、Azure を使用してください」と述べました。 」
Microsoft は、他の Azure サービスと同様に、Azure OpenAI でもセキュリティとプライバシー ポリシーを有効にする計画だと述べました。
最後に、エリオット氏は、従業員に企業秘密を暴露する可能性のある OpenAI ChatGPT の質問をさせないでください、と言いました。企業は、ChatGPT に伴う固有のリスクについて従業員を教育するための明確なポリシーを発行する必要があります。
OpenAI は 2015 年に設立され、Elon Musk、AWS、Infosys、YC Research などの投資家によって支援されています。アルトマン氏は2019年にOpenAIのCEOに就任した。
他の初期投資家には、2019 年に OpenAI に 10 億ドルを投資し、最近さらに数十億ドルを投資する計画を発表した Microsoft が含まれます。 Microsoft はまた、同社の Bing 検索エンジンが、OpenAI によって構築された人工知能言語モデルの最新バージョンである GPT-4 を使用するようにアップグレードされることも発表しました。
この発表により、Microsoft と Google の間で検索チャットボット戦争が勃発し、Microsoft は GPT-4 の使用により、Bing が Google の長年支配的な検索エンジンを追い抜くことができると期待していました。 Google はまた、独自のチャットボット テクノロジーである Bard をリリースしました。これは、Language Model for Conversational Applications (LaMDA) と呼ばれるテクノロジーを活用した会話型人工知能サービスです。
世界的な言語学習プラットフォームである Preply は、Google 検索エンジンと ChatGPT のインテリジェンスを比較した調査結果を発表しました。 Preply は、各 AI プラットフォームの 40 のインテリジェンス上の課題を評価するために、いわゆる「コミュニケーション専門家パネル」を組織しました。
評価の結果、ChatGPT が Google 検索エンジンを 23 対 16 で破り、引き分けもありました。ただし、時間の経過とともに情報が変化する基本的な質問やクエリでは、Google のパフォーマンスが向上します。
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