GPT-4如何帮助企业?

周二，OpenAI 隆重推出了新一代大型语言模型 GPT-4，并表示该模型在许多最难的考试（如律师资格考试和法学院入学考试 LSAT）中位列前 10%。作为此次发布的一部分，OpenAI 公布了包括 Duolingo、Stripe 和摩根士丹利在内的十几家商业合作伙伴，这些公司正在将其整合到工作流程、产品或系统中。Tech Monitor 的一位分析师表示，GPT-4 具备“可以变革许多企业的功能”。OpenAI 表示，其 GPT-4 大型语言模型可以接受文本或图像输入，并输出文本和代码（图片：Tada Images / Shutterstock）尽管 GPT-4 的具体规模和参数数量尚未公布，但据估计会超过前代 GPT-3 的 1750 亿个参数。尽管它使用的是相同的数据集进行训练，但经过了精细调校，使其具备了更高的推理能力、更少的错误，并能够处理更长的输入内容，包括文档中的数千个单词。结合对安全功能的改进，以及通过工具限制危险或有毒内容的生成，使其更适合企业使用。这一功能的提升，加上最多 25000 个单词的输入长度以及对企业数据的更好调优，为新应用打开了大门。摩根士丹利正在使用 GPT-4 来整理其数以万计的关于投资策略、市场调研和分析师观点的文章和洞察。他们通过嵌入技术在这些信息上训练和调优基础人工智能模型，并允许员工通过聊天界面检索所需内容。“你基本上可以立即获得财富管理领域最权威人士的知识，”该投资银行的分析、数据与创新主管 Jeff McMillan 表示。“想象一下，我们拥有首席投资策略师、首席全球经济学家、全球股票策略师以及所有其他全球分析师随时为每位顾问提供支持，每天如此。我们相信，这对我们公司来说是一项变革性的能力。”深入此次发布，GPT-4 还包括改进的文档分析功能，使其比 GPT-3 更好地理解上下文，这可用于更准确地分析商业文件，例如合同、报告或法律文书。GPT-4：更多输入和输出的灵活性光纤制造公司 STL 的首席营销官 Manish Sinha 表示，OpenAI 引用的准确率提高 40% 以及生成冒犯性回应的可能性减少 82%，使得 GPT-4 成为一个更适合企业使用的选择。“GPT-4 还通过新的多模态能力，为企业提供了更多输入和输出的灵活性，”他说。这是因为该模型现在可以接受图像输入并进行分析，从而提供文本报告作为回应。它还可以更进一步，OpenAI 展示了 GPT-4 能够将网站草图转换为实际代码的能力。“至少，我们很可能会在不久的将来看到更先进和更个性化的虚拟助手、聊天机器人和客户服务互动，”Sinha 表示。“这将改变企业与客户互动和联系的方式，为无缝自助服务和更快的查询响应奠定基础，这些响应将包含更多多媒体内容和沉浸式体验，从而传递价值和上下文。”来自我们合作伙伴的内容为什么时尚的未来在于云端技术在解决物流人才危机中的角色应对 ESG，构建更可持续的商业苏黎世大学人本人工智能研究所的 Andrew Rogoyski 博士表示，GPT-4 能够对包含文本、图像、绘图和图表的查询做出回应，“使其适用于视觉元素至关重要的行业，从图像搜索到建筑。”查看所有新闻通讯注册我们的新闻通讯数据、洞察和分析直接送达您手中由 Tech Monitor 团队提供在此注册这扩展到了理解图像和文本如何相互关联的能力，使人工智能更接近人类组织记忆和想法的方式。“想象一下，你画出某个东西，然后能够问电脑找到与你的草图相似的现有例子，或者提供你画作的逼真渲染。这些可能性非常令人兴奋，”Rogoyski 博士表示。可能出现的问题是，这种模型的规模和训练需求。“这些大型语言模型需要大量且不断增加的计算基础设施，这意味着我们正越来越依赖微软、亚马逊和谷歌等硅谷的超大规模公司。这引发了一些关于人工智能主权控制和依赖性的问题，某些组织可能会因此感到不安，”他说。这推动了呼吁英国开发自己的主权大型语言模型。政府最近宣布将组建一个工作组，研究基础模型如何改善和影响社会以及应如何监管。GPT-4 正在“兑现炒作”计算机视觉公司 Encord 的创始人合伙人 Nikolaj Buhl 列举了 GPT-4 的多个用例，这些用例在之前的版本中并不可行。“GPT-3 并没有达到人工智能和大型语言模型的炒作，但 GPT-4 看起来实现了。与前代 GPT-3 和 GPT-3.5 相比，GPT-4 在人工智能能力上实现了显著的飞跃。”他表示，通过 API 提供图像输入处理的能力，它可以增强并改进客户支持，特别是允许客户提交他们的问题图片。“GPT-4 还可以分析图像和图表，为企业提供有价值的策略洞察。类似地，GPT-4 还可以帮助生成数据可视化，从而帮助企业在复杂数据集的基础上做出明智决策，”他补充道。“GPT-4 将为企业和商业领域带来许多创新，其能力将超越 GPT-3.5 和其他模型，”Buhl 补充道。“采用 GPT-4 的企业很可能会通过其先进的多模型能力、自然语言理解、多任务处理能力和增强的个性化功能等优势获得竞争优势。”企业数据公司 Alation 的联合创始人 Aaron Kalb 表示，GPT-4 在仅依靠公开数据训练的情况下，不能被信任用于做出重要决策。“这是因为它的设计就是为了生成看起来正确的内容，具备高度的灵活性和流畅性，这种设计会引发虚假的可信度，从而导致所谓的‘人工智能幻觉’，”他解释道。“虽然真实性和易用性使 GPT 非常具有吸引力，但这同时也是其最明显的局限性。”他补充道：“只有当 GPT 模型被喂入带有元数据背景的知识时，也就是对数据的背景数据，例如数据的位置、可信度以及质量如何时，这些‘幻觉’或不准确的回应才能被纠正，GPT 才能作为人工智能顾问被信任。”尽管它在听起来聪明方面非常厉害，但它其实并不知道它在说什么，也不具备它“试图表达”的知识。“它只是非常擅长知道哪些词‘听起来合适’地出现在前一个词之后，因为事实上它已经读过了并记住了整个互联网。对于许多问题，人类已经多次在网上发布了答案，所以它往往能得到正确的答案。那些关于金枪鱼沙拉的莎士比亚十四行诗并不是真正的创造性杰作，而是对其他内容的出色模仿，就像有人通过从不同的杂志上剪下字母来制作勒索信一样。”阅读更多：英国能否构建类似 ChatGPT 的大型语言 AI 模型本文涉及的主题：AI，ChatGPT，OpenAI