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Comprendre GPT-3
Les modèles de langage autorégressifs sont devenus une tendance dominante dans le domaine de l'intelligence artificielle générale (AGI) : dans ce contexte, GPT-3 tire parti de l'apprentissage profond pour effectuer diverses tâches. Reply étudie activement les cas d'utilisation potentiels de GPT-3 dans différents domaines afin de vérifier leur efficacité dans des contextes réels.
#AGI
#DeepLearning
#GPT-3
AGI - de quoi parlons-nous ?
Le développement de machines aussi intelligentes que les humains est l'un des plus grands défis non résolus de l'informatique, mais le sentiment que nous avons aujourd'hui est que cet objectif n'est plus impossible.
Au cours de la dernière décennie, l'intelligence artificielle a fait de grands progrès, avec l'apparition de ce que l'on appelle l'intelligence générale artificielle (AGI), c'est-à-dire des systèmes qui possèdent une intelligence égale ou supérieure à celle de l'homme. Les technologies AGI reposent sur des réseaux complexes comportant des millions de paramètres, basés sur des architectures de transformateurs : des modèles d'apprentissage profond qui imitent l'attention cognitive.
Les modèles se concentrent davantage sur les parties les plus importantes des données d'entrée, en diminuant l'importance des autres parties. De plus, les transformateurs permettent une formation parallélisée, ce qui signifie qu'ils peuvent traiter plus de mots à la fois, réduisant ainsi les temps de formation.
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GPT-3 : caractéristiques et valeur commerciale
GPT-3 est l'acronyme de Generative Pre-Trained Transformer 3 (transformateur génératif pré-entraîné). Il s'agit de l'un des modèles les plus simples disponibles pour la création d'applications d'IA. En tant que modèle génératif, il utilise la modélisation statistique pour construire son texte de sortie. Il est pré-entraîné sur quatre bases de données, ce qui donne 175 milliards de paramètres. Son architecture Transformer lui permet d'"agir" comme un humain, en filtrant les informations superflues et en se concentrant sur les mots pertinents en fonction des probabilités.
Ces caractéristiques rendent GPT-3 très attractif dans le cheminement des organisations vers l'automatisation, montrant son potentiel commercial en relation avec 4 domaines.
Cas d'utilisation de GPT-3 de Reply
Analyse des sentiments
Nous avons évalué la capacité de GPT-3 à extraire le sentiment d'un client envers une entreprise en lui faisant classer un grand nombre d'avis sur une échelle de notation prédéfinie.
Structuration des données
Nous avons évalué la capacité de GPT-3 à extraire les champs essentiels et les informations précieuses d'une base de données non structurée, constituée de centaines d'e-mails.
Capture des informations des e-mails
Les capacités de résumé de GPT-3 peuvent être utilisées pour rationaliser les processus de gestion de projet. Nous avons testé la capacité de GPT-3 à automatiser la création de rapports d'état à partir des informations d'état échangées par email.
Comment nous pouvons vous aider
Reply croit fermement au potentiel des nouvelles technologies, c'est pourquoi elle explore les outils disponibles dans le paysage commercial, les teste et expérimente à travers des démos pour mieux comprendre les avantages et les inconvénients de cette nouvelle tendance basée sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique.
Pour l'avenir, Reply peut aider les clients de plusieurs manières :
Exploration des principales expériences et des cas d'utilisation à travers des ateliers personnalisés.
Soutien aux clients dans la sélection de la meilleure plateforme/solution pour leurs besoins individuels par le biais d'enquêtes et de sessions d'évaluation.
Analyse du contexte commercial pour déterminer les mesures d'adoption des nouveaux outils GPT-3 et de traitement du langage naturel.
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