ChatGPT

ChatGPT – это революционный чат-бот, разработанный компанией OpenAI и способный заменить человека в решении рутинных задач. Это нейронная сеть, предназначенная для имитации того, как человеческий мозг обрабатывает информацию. Широкие возможности и дружелюбный интерфейс делают ChatGPT удобным как для развлечений, так и для бизнес-задач. Чат-бот генерирует ответы, опираясь на открытые данные и возможности машинного обучения.

Преимущества ChatGPT:

простота использования,
высокая скорость выполнения задания,
взаимодействие в режиме диалога,
широкий спектр выполняемых работ и обсуждаемых тем,
поддерживает работу на нескольких языках, в числе которых английский и русский
не требует установки – доступен через веб-интерфейс,
позволяет продолжать беседу с учетом опыт предыдущего взаимодействия и пр.

ChatGPT может:

найти баги в программном коде;
выполнять поисковые запросы и давать резюме найденной информации;
создавать сценарии для интерпретации и презентации данных;
писать программный код по заданным параметрам;
создавать прототипы для дальнейшей разработки;
генерировать текстовые описания, письма, инструкции;
создать чат-бота для обслуживания клиентов и т.д.

BI Consult помогает внедрить ChatGPT

в бизнес-процессы и настроить для решения конкретных задач компании и организации. Эксперты BI Consult, опираясь на многолетний опыт работы с BI-платформами и инструментами, знают, как оптимизировать использование инновационного ИИ от OpenAI и повысить его эффективность.

Вот список примеров того, как ChatGPT можно использовать в маркетинге, которые мы считаем полезными и действенными.

E-Commerce: создайте машину электронной коммерции, ориентированную на доход, с помощью ChatGPT. Например, автоматическое заполнение карточек товара;
Идеи для постов в социальных сетях;
Используйте ChatGPT для создания стратегий рекламных кампаний Facebook
Создание сценариев видео TikTok;
Создание кластеров ключевых слов;
Создание привлекательного контента для LinkedIn;
Напишите заголовки и описания объявлений Facebook;
Копирайтинг электронной почты ChatGPT Writer;
Создание любого контента с помощью ChatGPT;
Подключите ChatGPT к корпоративному WhatsApp;
Резюме YouTube с ChatGPT: он генерирует текстовые сводки любого видео YouTube!
TweetGPT: использует ChatGPT для написания ваших твитов, ответов, комментариев;
Переделайте видео: просто выберите понравившееся видео, чтобы получить его расшифровку. Сделав это, верните это в Chat GPT и скажите, чтобы он резюмировал расшифровку стенограммы. Прочтите краткое содержание и сделайте видео об этом самостоятельно.

И в этом небольшом файле вы найдете 27 подсказок, инструкций для ChatGPT, которые можно использовать, чтобы попросить ChatGPT написать код на SQL, Python или R для разных целей, сгенерировать тестовые данные по условиям или предложить решение определенной аналитической задачи.

В файле есть также подсказки для работы с ML-задачами и поиском и суммированием информации из интернета. И да, стоит отметить, что файл на английском.

Еще по теме:

Немного про ChatGTP-5

Если вы интересуетесь перспективами ChatGPT, но у вас нет времени изучать всё, что появляется в информационном пространстве по поводу грядущей версии ChatGPT-5 - вот статья для вас на выходные, где автор собрал и проанализировал всё, что так или иначе касается перспектив и информации по этой версии LLM.

Статья интересная, но супердлинная - её объем составляет 14 000 слов. Поэтому я сделал анализ анализа и ниже привожу краткое изложение некоторых моментов, которые показались интересными мне. В комментариях в посту я размещу её текст с моими пометками - потому что сама статья закрыта за paywall - не считайте это нарушением авторских прав, автору большой респект, работа проделана колоссальная, поэтому давайте считать, что делюсь только с узкой аудиторией этого канала.

Самые важные выводы из материала:

⁃ Разработка лучших в своем классе больших языковых моделей (LLM) уровня ChatGPT 4 - решенная на данный момент индустрией проблема.

⁃ ChatGPT-5 скорее будет коллаборацией GPT и Q* архитектур, нежели их слиянием, плюс мощный MoE.

⁃ Не ожидается, что ChatGPT-5 будет иметь возможности агента, но тем не менее будет иметь мощные возможности для рассуждения.

Об общем положении OpenAI сейчас:

⁃ Они находятся под сильным давлением, и на рынке очень высокие ожидания от ChatGPT-5.

⁃ OpenAI в своё время обогнала индустрию минимум на 1-2 года, но несмотря на год преимущества в работе над моделью по сравнению с конкурентами, простыми методами увеличения размера и объёма данных сейчас уже не обойтись, нужны новые архитектуры сети. Такие архитектуры уже сейчас появляются в конкурирующих моделях, в частности Q*, перспективы которой лежат не столько в области решения математических задач, что является демонстрацией от Meta, сколько в способности имитировать рассуждения и делать логические выводы.

⁃ Также надо отметить, что скорость, с которой конкуренты получают модели, близкие к ChatGPT-4, все возрастает и возрастает.

⁃ При этом ещё важно понимать, что OpenAI - коммерческая компания, и от неё ожидают одновременно и качественную новую модель и экономический успех - что сложно сделать просто увеличивая объём модели, бюджет на GPU и данные - так что тут вдвойне у них сложная задача.

Что мы можем предположить о модели ChatGPT-5:

⁃ Самое основное ожидаемое отличие GPT5 - способность к рассуждению и логическому выводу.

⁃ Интересно, что само название GPT - название архитектуры модели. С учётом того, что новая модель может быть не совсем GPT класса, не факт, что они назовут её ChatGPT-5 - тем не менее с другой стороны, это очень сильный бренд, от которого сложно отказаться. Так что тут OpenAI находится в некоторой ловушке.

⁃ Относительно качества модели, то тут можно поделиться ожиданиями Сэма Альтмана:

⁃ “GPT2 was very bad. GPT3 was pretty bad. GPT4 was pretty bad. But GPT5 will be good.”

⁃ “I expect that the delta between 5 and 4 will be the same as between 4 and 3.”

⁃ Размер модели: ChatGPT-5 может иметь 2-5T параметров (против 1.8T у ChatGPT-4).

⁃ Данные для обучения: для увеличения объёма данных для обучения предполагается, что OpenAI делает большую ставку на синтетические данные + данные, полученные от модели Whisper - распознанные диалоги и ролики с YouTube.

⁃ Архитектура:

⁃ Основной модели остаётся модель GPT.

⁃ Следует ожидать, что это будет ансамбль Mixture of Experts (MoE), а не просто большая плотная модель - при этом есть цифра 200, которую можно отнести к количеству “экспертов” (тут надо отметить, что мы опять переизобретаем ансамбль моделей, который стал промывным для известного кекса Netflix Prize).

⁃ Ожидается активное применение архитектуры Q* с применением RL для обучения рассуждениям.

⁃ OpenAI ещё не готова сделать окончательный прыжок к ИИ-агентам со своим самым большим релизом. Предстоит проделать ещё много работы. TPA, несмотря на то, что на данный момент являются единственным потенциальным решением, сами по себе не будут достаточными для достижения искомых агентских возможностей таким образом, чтобы люди рассматривали их использование для серьёзных проектов.