У наших проєктах ШІ став ключовим інструментом для оптимізації процесів і покращення взаємодії з продуктом. На одному із підпроєктів ми інтегрували ШІ-інструмент для маркетингових досліджень, який допомагає визначити оптимальну ціну на певний продукт чи сервіс через короткі опитування потенційних покупців. Один з ключових його компонентів — багатокрокова форма для створення опитувальника, де користувачі надають інформацію про свій продукт і формують питання та варіанти відповіді. Ми почали імплементацію генеративного ШІ у нашому проєкті зі створення банального AI-плагіну для текстового редактора CKEditor (WYSIWYG Editor), який комунікував із тоді ще ChatGPT 3.0. Принцип був простий — виділяємо текст у редакторі й прописуємо текстом, що ми хочемо із ним зробити — перефразувати, підсумувати, виправити помилки тощо.
Дисертації на здобуття наукових ступенів та автореферати
- Психіатр Alok Kanojia у своєму блозі HealthyGamerGG поділився тим, як емоційний відчай змушує людей застрягати в повторюваних життєвих ци…
- Опитування Ultimate & Cloudfresh CX Trends 2024 показало, що 75% керівників служб підтримки повідомили, що їхня довіра до штучного інтелекту зросла за останній рік.
- Generative AI може створювати новий контент, використовуючи наявний текст, аудіофайли або зображення.
- Вони мають безліч застосувань – від створення блогів та есе до допомоги у виконанні домашніх завдань.
Вони також повинні розуміти, як штучний інтелект і відповідні сучасні технології сприяють трансформації бізнесу, а не тільки ефективності в чотирьох стінах компанії. Рішення, прийняті технічним директором у 2025 році, визначатимуть майбутню траєкторію їхніх організацій, що зробить їхню роль більш впливовою, ніж будь-коли. Швидкий розвиток генеративного штучного інтелекту викликав хвилювання щодо творчого потенціалу технології. Проте ці потужні моделі також створюють серйозні ризики щодо відтворення захищеного авторським правом або плагіату вмісту без належного зазначення авторства.
Перевірка на плагіат
- Інструменти та технології, описані в цій статті, дадуть вам уявлення про те, як далеко просунулися моделі генеративного ШІ всього за кілька років.
- Завдяки Generative AI комп’ютери можуть вивчати фундаментальні шаблони, що стосуються введення, що дозволяє їм виводити схожий вміст.
- У одній із частин проєкту при імплементації ШІ ми стикнулись з проблемою довгого очікування відповіді від ChatGPT.
Разом з тим нам вдалося поєднати їх й створити окремий продукт, який повністю автоматизовано грамотне складання резюме створює новини на основі тих, які викладає у вільний доступ Google. Генеративний ШІ створює вихідні дані, аналізуючи вхідні підказки та спираючись на свої навчальні дані для отримання результатів. Наприклад, при генерації тексту ШІ передбачає наступне слово або фразу на основі контексту.
Технології, що лежать в основі:
В основі цього успіху лежить архітектура трансформерів (Transformers) — модель нейронних мереж, яка зробила ШІ швидшим, точнішим і здатним розуміти контекст. Тим часом у лабораторіях розвивалося глибоке навчання — метод, який дозволив нейромережам навчатися та вдосконалюватися без прямого втручання людини. Цю технологію взяли на озброєння гіганти індустрії — Facebook, Google, OpenAI, зробивши її основою нових розробок. Від соціальних роботів до голосових асистентів і марсоходів — машини та комп’ютери перестали бути просто інструментами і почали взаємодіяти зі світом на новому рівні. Один із перших проривів у цій галузі стався у 2000 році, коли команда Массачусетського технологічного інституту на чолі з доктором Синтією Брізіл створила Kismet — соціального робота, який міг реагувати на людські емоції.
Давайте обговоримо ваше рішення для штучного інтелекту
Вони повинні будуть відображати реальність, в якій межі між діяльністю, керованою людиною і штучним інтелектом, стираються. Простіше кажучи, ви активуєте один вхідний нейрон для кожної одиниці даних, наприклад слова. Так, наприклад, термін «червоне гаряче сонце» подача в нейронну мережу активує 3 вхідні нейрони для червоний, гарячий та сонце. Нейронні мережі – це цифрові представлення людського мозку, які використовуються для моделювання природної системи мозку мислення. Така мережа має вхідний і вихідний шари нейронів, з одним або кількома шарами, які називаються прихованим шаром.
Commentaires récents