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Das Potenzial von GPT-3 verstehen
Autoregressive Sprachmodelle haben sich im Bereich der Künstlichen Intelligenz und insbesondere beim Thema Artificial General Intelligence (AGI) zu einem dominierenden Trend entwickelt: Durch die Nutzung von Deep Learning ist GPT-3 in der Lage, ein breites Spektrum an Aufgaben zu erfüllen. Doch in welchem realen Kontext wird diese Innovation wirklich hilfreich sein? Um diese Frage beantworten zu können, erforscht Reply aktiv die Anwendungsmöglichkeiten von GPT-3 in verschiedenen Bereichen.
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AGI – Worüber reden wir?
Die Entwicklung von Maschinen, die so intelligent sind wie Menschen, ist seit jeher eine der größten Herausforderungen in der Informatik. Doch heute scheint diese Herausforderung nicht länger unmöglich.
In den letzten zehn Jahren hat die Künstliche Intelligenz große Fortschritte gemacht, was sich in der Entstehung von sogenannter Artificial General Intelligence (AGI) manifestiert. Diese besteht aus Systemen, die eine Intelligenz besitzen, die der von Menschen gleichwertig oder überlegen ist. AGI-Technologien basieren auf komplexen Netzwerken mit Millionen von Parametern, die auf Transformer-Architektur aufbauen. Es handelt sich also um Deep Learning-Modelle, die kognitive Aufmerksamkeit nachahmen.
Diese Modelle konzentrieren sich auf die wichtigsten Teile der Eingabedaten. Transformatoren ermöglichen außerdem ein paralleles Training. Die Modelle können daher mehr Worte auf einmal verarbeiten. Das reduziert die Trainingszeit.
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GPT-3: Funktionen und Geschäftswert
GPT-3 steht für Generative Pre-Trained Transformer 3 und ist eines der einfachsten Modelle, die zur Erstellung von KI-Anwendungen verfügbar sind. Da es generativ ist, verwendet es statistische Modellierung zur Erstellung des Ausgabetexts. Es ist auf vier Datenbanken „vortrainiert” und besitzt 175 Milliarden Parameter. Seine Transformer-Architektur ermöglicht es ihm, wie ein Mensch zu agieren, indem es sich basierend auf Wahrscheinlichkeiten auf relevante Worte konzentriert und überflüssige Informationen vernachlässigt.
Diese Eigenschaften machen GPT-3 sehr attraktiv für Unternehmen auf ihrem Weg zur Automatisierung. Gleichzeitig verdeutlichen diese Merkmale das Geschäftspotenzial von GPT 3 hinsichtlich der folgenden vier Bereiche:
GPT-3-Anwendungsfälle von Reply
Sentiment-Analyse
Wir haben die Fähigkeit von GPT-3 bewertet, die Stimmung der Kunden gegenüber einem Unternehmen zu erfassen, indem wir es eine große Anzahl von Bewertungen auf einer vordefinierten Skala einordnen ließen.
Strukturierung von Daten
Wir haben die Fähigkeit von GPT-3 bewertet, wesentliche Felder und wertvolle Informationen aus einer Datenbank mit unstrukturierten Daten zu extrahieren, die hunderte von E-Mails umfasste.
Erfassen von E-Mail-Informationen
Die Funktion zur Zusammenfassung von GPT-3 kann zur Rationalisierung von Prozessen des Projektmanagements eingesetzt werden. Wir haben die Fähigkeit von GPT-3 getestet, die Erstellung von Statusberichten ausgehend von per E-Mail ausgetauschten Statusinformationen zu automatisieren.
Wie wir helfen können
Reply glaubt fest an das Potenzial neuer Technologien und erforscht daher stetig die verfügbaren Tools. Wir testen diese und experimentieren mit Demos, um ein besseres Verständnis für die Vor- und Nachteile der aktuellen Trends im Bereich der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learnings zu erlangen.
In Zukunft kann Reply seinen Kunden auf verschiedene Weise unterstützen:
Identifizieren der wichtigsten Anwendungsfälle durch maßgeschneiderte Workshops.
Auswahl der besten Plattform/Lösung für ihre individuellen Bedürfnisse durch Umfragen und Assessment-Sessions
Analyse des Geschäftskontextes, um die Maßnahmen zur Einführung der neuen GPT-3- und Natural Language Processing-Tools zu bestimmen.
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