ChatGPT 與大型語言模型：對企業有什麼潛力？

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ChatGPT自問世以來就引起了轟動。任何人都可以向這個看似「無所不知」的聊天機器人提出問題或發出指令，以獲得任何主題的資訊或內容。活動一週後，活躍用戶已突破百萬。針對這項創新，Google透過開發自己的人工智慧推出了「Bard」：LaMDA（對話應用語言模型）。 Bing 則已將 GPT-4 整合到其 Bing Chat 解決方案中。這些人工智慧產生的熱情似乎是無限的。但 ChatGPT 到底是什麼？它對企業有何影響？為了獲得更好的想法，我們採訪了對話式 AI 雲端解決方案的產品經理 Arman van Lieshout。

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概括
ChatGPT：到底是什麼？
但ChatGPT到底是如何運作的呢？
法學碩士、生成式人工智慧、參數……如何簡化這一切？
因此，ChatGPT的承擔差異並產生自己的答案。
ChatGPT 與對話式 AI
ChatGPT 和對話式 AI 雲有什麼不同？
那麼這兩個解決方案的目標和用例有很大不同嗎？
CM.com 和 ChatGPT
ChatGPT 在我們解決方案的開發中可以發揮什麼作用？
目前正在開發哪些新功能以及我們可以期待什麼？
未來從現在開始
ChatGPT 對企業有何影響？
Arman van Lieshout 關於 ChatGPT CM.comChatGPT：它到底是什麼？
「ChatGPT 是一個基於 OpenAI 開發的『GPT 系列大型語言模型」(LLM) 的聊天介面。您可以向它提出任何問題、讓它翻譯文字、要求它解決計算問題、為新產品生成電腦程式碼您正在考慮實現的功能......可能性列表似乎無窮無盡。

但 ChatGPT 到底是如何運作的呢？
「OpenAI 使用其 GPT3.5 模型創建了 ChatGPT。它是一種「大型語言模型」(LLM)，是一種能夠理解和生成大規模自然語言的語言處理模型 (NLP)。 OpenAI 擁有大約200 億個參數，專門用於重現自然對話。 (NLG) 接著用於產生可理解的反應。

法學碩士、生成式人工智慧、參數……如何簡化這一切？
「總而言之，它是一種理解、合成、翻譯、預測和生成文字的演算法。為此，它使用大量的資料來源來提供資料並進行訓練。這是評估其學習和訓練能力的方法之一。改進是量化組成演算法的參數數量，參數是一個變量，它確保模型能夠為自己提供不同的資料來源。參數越多，模型輸入的數據就越多，以便更好地理解細微差別並完善其響應。

因此，ChatGPT 是一個聊天機器人，可以捕捉所提出問題的細微差別並產生自己的答案。它的優點和缺點是什麼？
「除了這項技術帶來的所有機會和新用例之外，它在世界範圍內產生的熱情無疑是其最大的優勢之一。ChatGPT 的到來將對話式人工智慧置於最前沿。 ，從而鼓勵企業創新。

然而，這項技術的出現也有其缺點。我們注意到，當開始使用此類工具時，許多人很難超越嗡嗡聲效應來看到其真正的商業價值。 ChatGPT 被認為是一個無所不知、無所不能的聊天機器人，但這並不完全正確。它的NLG能力固然出色，但並不完美。他會犯錯。然而，只要用戶意識到這一點，這並不是一個真正的問題。有一點是肯定的：一旦熱潮過去，我們將擁有非常令人印象深刻的技術，這將帶來偉大的創新。

ChatGPT 與對話式 AI
對話式人工智慧雲還可以理解並再現人類語言。

ChatGPT 和對話式 AI 雲有什麼不同？
「問得好！OpenAI 的解決方案是Google 2017 年推出的新「變壓器」架構的出色實現。我們的對話式AI 雲端平台多年來一直在使用此類模型。為了比較兩個對話式AI 平台，我們需要看看他們圍繞這些模型構建了一些東西，以便為公司帶來真正的附加價值。

對話式AI雲透過自動化對話幫助企業解決各種問題。自然語言處理 (NLP) 是我們解決方案的核心。當需要自動回答眾多問題時，或多或少複雜的「腳本化」模型（也就是說不配備人工智慧）有其限制。那麼人工智慧模型就更合適。

單獨來看，這些模型不一定非常有用。它們需要與其他解決方案整合才 阿爾巴尼亞 whatsapp 號碼資料 能發揮作天、WhatsApp Business Platform和其他通訊管道上部署對話式人工智慧。他們還希望能夠在部署新版本之前測試所使用的模型。如果發生價格變化或新的對話流程，他們需要能夠輕鬆新增或更新內容。存取某些 KPI，例如模型性能或偏轉率（即對話代理避免與人類代理進行對話的數量）也很重要。所有這一切都沒有忘記與公司內現有資訊系統（OMS、CDP、CRM 等）的整合。如果沒有這些集成，對話式人工智慧就無法利用公司收集的所有客戶資料來提供相關答案。與 ChatGPT 不同，對話式 AI 雲端與眾多解決方案集成，讓您能夠在業務中充分發揮對話式 AI 的潛力。

對話式人工智慧雲不僅會根據每個請求的上下文調整其回應，而且公司內部的人類協作者也會定期檢查這些回應，以確保資訊的準確性。因此，透過將對話代理整合到您的業務解決方案中，並定期檢查其內容，您可以降低它在用戶請求時響應“我不知道您的問題的答案”或提供不同答案的可能性對於相同的問題。

因為這也是ChatGPT和Conversational AI Cloud的差別之一。 ChatGPT 的行為有點像黑盒子：它無法控制對人類代理人的反應。同一問題問 5 次，您可能會得到 5 個不同的答案，並不能保證它們都是正確的。產生自發性回應的人工智慧可能會為您的團隊節省一些時間，但它也會降低您控制內容、提供清晰答案和維持客戶服務品質的能力。至少現在是這樣。毫無疑問，這項新技術將在未來幾個月內得到改進。