Kā izmantot ChatGPT līdzīgu tehnoloģiju ar sava uzņēmuma datiem?

Ģeneratīvais mākslīgais intelekts (Generative AI) ir mākslīgā intelekta nozare, kas koncentrējas uz algoritmiem un modeļiem, kas spēj radīt jaunu un oriģinālu saturu, piemēram, attēlus, tekstus vai pat veselas virtuālas pasaules. Šie algoritmi izmanto statistiskos modeļus un mašīnmācīšanās tehnikas, lai saprastu un imitētu dotās datu kopas pamatstruktūru un raksturīgās īpašības. Ģeneratīvā mākslīgā intelekta rīki var izpētīt esošā satura (teksts, audio, strukturētie dati, attēli u.c.) paraugus un radīt jaunu ticamu saturu.

Lai gan ChatGPT ir plaši izmantots un nodrošina ievērojamus ieguvumus un produktivitātes pieaugumu, ir svarīgi atzīmēt, ka tā bezmaksas versija rada datu privātuma un drošības riskus. Visa informācija, kas tiek ievadīta sarunu dialogā, paliek OpenAI rīcībā un tiek izmantota kā apmācības datu kopa, lai turpinātu trenēt (jeb apmācīt) modeli. Darbiniekiem un privātpersonām nekad nevajadzētu ievadīt konfidenciālu informāciju sarunu dialogā.

Lai izmantotu ģeneratīvā mākslīgā intelekta pilnu potenciālu savam uzņēmumam un apmācītu Lielos valodas modeļus (LLM) ar savu uzņēmuma unikālām datu kopām, ir jāizmanto pakalpojumi, piemēram, Microsoft Azure OpenAI. Ar šo resursu OpenAI attīstītās mākslīgā intelekta tehnoloģijas (ieskaitot LLM) ir pieejamas Azure mākoņa platformā. Tā kā daudzi uzņēmumi jau izmanto Microsoft Azure infrastruktūru, šo tehnoloģiju bez šķēršļiem varēs integrēt esošajos procesos. Svarīgi ņemt vērā, ka Microsoft Azure OpenAI ir izstrādāts,  ievērojot datu apstrādes privātumu un drošību.

Ar Azure OpenAI izstrādātāji un organizācijas var izmantot OpenAI valodas modeļus, piemēram, GPT-3.5 vai GPT-4, lai izveidotu un ieviestu pielāgotas lietojumprogrammas uzņēmumā. Azure nodrošina mākoņa infrastruktūru, drošu datu uzglabāšanu, virtuālās mašīnas aprēķiniem un citus resursus, kas nepieciešami šo pielāgoto lietojumprogrammu izveidošanai un pārvaldībai.

Ekonomiskie ieguvumi, ieviešot Azure OpenAI, ir, piemēram, uzlabota produktivitāte darbiniekiem, dažādu darbību automatizācija, uzlabota lēmumu pieņemšana, ātrāka pētniecība un attīstība. Ģeneratīvā mākslīgā intelekta tehnoloģijām ir plašs potenciāls dažādās nozarēs un sektoros.

Daži piemēri ģeneratīvā mākslīgā intelekta izmantošanai:

·         Mārketings un pārdošana - veidot mārketinga un pārdošanas materiālus, uzlabot pārdošanas atbalsta sarunbotus un SEO optimizāciju.

·         Uzņēmumu pamatfunkcijas - optimizēt klientu apkalpošanu, automatizēt manuālās darbības, uzlabot komunikāciju ar klientiem.

·         Riska un juridiskā sfēra - izveidot dokumentu melnrakstus, pārskatīt juridiskos dokumentus, nodrošināt juridisku tulkojumu, atbildēt uz jautājumiem, atrast atšķirības un apkopot informāciju par lielu daudzumu juridisko dokumentu.

·         Cilvēkresursu vadība - izveidot darba intervijas jautājumus, veidot darba aprakstus, apmācības.

·         Finanses - automatizācija, datu ievade, informācijas apkopošana, risku pārvaldība.

·         Iekšējās zināšanu pārvaldība - iegūt informāciju no iekšējiem dokumentiem, procedūrām un vadlīnijām.

Azure OpenAI lietošanas piemēri:

1.      Jūsu organizācija atzīst Azure OpenAI potenciālu, bet nav pārliecināta, kā efektīvi ieviest un izmantot šo tehnoloģiju savā darbībā. Trūkst nepieciešamās zināšanas, ekspertīzes un vadlīniju, lai uzsāktu ģeneratīvā mākslīgā intelekta lietošanu.

2.      Jūsu organizācija uzglabā lielu dokumentu apjomu un mēģina rast risinājumu efektīvai informācijas ieguvei. Tradicionālās meklēšanas metodes nepietiekami precīzi ļauj atrast specifisku un kontekstualizētu informāciju par šiem dokumentiem, kas noved pie neefektivitātes un nelietderīgas laika izmantošanas.

3.      Jūsu organizācija glabā lielu daudzumu dažāda veida dokumentu. Tomēr trūkst redzamības par dokumentu saturu, un vērtīga informācija netiek atklāta un izmantota. Jūs meklējat veidu, kā apkopot un analizēt šo dokumentu saturu.

Ieviešanas process sākas ar lietojumu gadījumu identificēšanu. Novērtējot gan iekšējos, gan ārējos datu avotus un analizējot uzņēmējdarbības automatizācijas potenciālu, uzņēmumi var noteikt dažādus pielietošanas veidus, kur izmanto mākslīgā intelekta tehnoloģijas. Kad primārie lietojumu gadījumi ar ģeneratīvā mākslīgā intelekta potenciālu ir atklāti, mēs varam atbalstīt jūsu organizāciju, sākot no idejas līdz pat pirmā prototipa ieviešanai

Mēs esam izstrādājuši piedāvājumu, kas ļauj organizācijām paātrināt ģeneratīvā mākslīgā intelekta izmantošanu, sākot no pielietojuma gadījumu identificēšanas, infrastruktūras izveides, modeļu pielāgošanas līdz pirmā prototipa publicēšanai produkcijā.

1.      Microsoft Azure OpenAI infrastruktūras izveide

Projekta ilgums: vidēji 2-4 nedēļas

Microsoft Azure OpenAI un citu resursu izvietošana klienta vidē, lai ļautu organizācijām sākt ar savu pirmo ģeneratīvā intelekta pilot-projektu, izmantojot uzņēmuma datus, integrējot tos ar mākoņa tehnoloģijām un sniedzot drošu un paplašināmu infrastruktūru. Pirmais solis ļauj organizācijām ātri pārbaudīt un saprast, kā ģeneratīvā mākslīgā intelekta tehnoloģija varētu palīdzēt to darbībai.

2.      Modeļa pielāgošana

Projekta ilgums: vidēji 4-6 nedēļas

Pielāgota LLM modeļa izstrāde Microsoft Azure Open AI vidē. Ar šo pakalpojumu organizācijas var izmantot pielāgotas LLM priekšrocības, precīzi pielāgojot iepriekš apmācīto pamata modeli ar mazāku, lietojuma gadījumam specifisku datu kopu. Šāda pielāgotā pieeja ļauj uzņēmumiem risināt konkrētus uzdevumus un saņemt precīzus risinājumus.

3.      Pilot-projekta izstrāde

Projekta ilgums: vidēji 4-6 nedēļas

Pilot-projekta izstrāde, izmantojot ģeneratīvā mākslīgā intelekta tehnoloģiju Microsoft Azure Open AI vidē. Mēs nodrošinām visaptverošu atbalstu uzņēmumiem, kas sāk savu pirmo projektu, izmantojot Azure OpenAI. Mūsu piedāvājumā ietilpst ģeneratīvā mākslīgā intelekta risinājuma izstrāde un validācija, nepieciešamo resursu izveide Azure vidē un skaidras ceļa kartes izstrāde veiksmīgai risinājuma ieviešanai.

4.      Risinājuma ieviešana

Projekta ilgums: 2-4 nedēļas

Risinājuma ieviešana ietver būtisko Azure resursu, piemēram, Azure Open AI un Kognitīvo pakalpojumu izvietošanu, datu plūsmu automatizēšanu, nepieciešamo lietotāja paneļa izstrādi un citu lietojuma gadījumam specifisko uzdevumu risināšanu. Tas ietver datu sagatavošanu, apmācību, modeļa optimizāciju un testēšanu. Risinājums tiek izvietots, lai atbilstu katras organizācijas specifiskajām prasībām un nodrošinātu  efektīvu integrāciju ikdienas darbā.

5.      Lietojumu gadījumu izstrāde un integrācija

Projekta ilgums: elastīgs, balstīts uz sprinta metodiku

Pēc veiksmīgas risinājuma ieviešanas tiek izstrādāti papildus ģeneratīvā mākslīgā intelekta pielietojumi. Mēs izvērtējam un atklājam jaunus ģeneratīvā intelekta pielietojumus, lai veicinātu inovāciju organizācijā un risinātu plašāku izaicinājumu klāstu. Papildus esošā risinājuma paplašināšanai mēs atbalstām esošo modeļu uzturēšanu un nepārtrauktu uzlabošanu. Mēs nodrošinām tehnisko atbalstu, lai nodrošinātu, ka modeļi darbojas pareizi un tiek integrēti esošajos darba procesos.

Katrs projekts ir individuāls un prasa rūpīgu analīzi un pielāgošanu klienta vajadzībām. Mūsu komanda var palīdzēt jums izstrādāt un ieviest risinājumus, kas atbilst jūsu organizācijas mērķiem.