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Capire le potenzialità di GPT-3
#AGI
#DeepLearning
#GPT-3
AGI – di cosa stiamo parlando?
Lo sviluppo di macchine intelligenti come gli esseri umani è una delle più grandi sfide irrisolte dell'informatica, ma oggi questo obiettivo non sembra più impossibile.
Negli ultimi dieci anni, l'intelligenza artificiale ha fatto grandi passi in avanti: abbiamo assistito alla nascita della cosiddetta Artificial General Intelligence (AGI), composta da sistemi che possiedono intelligenza pari o superiore a quella degli esseri umani. Le tecnologie AGI si fondano su reti complesse con milioni di parametri, basate su transformer: architetture basate su modelli di deep learning che mimano l'attenzione cognitiva.
I modelli si concentrano maggiormente sulla parti più importanti dei dati di input, diminuendo l'importanza di altre parti. Inoltre, i transformer consentono un addestramento parallelo: il che significa che possono elaborare più parole alla volta, riducendo i tempi di training.
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GPT-3: caratteristiche e business value
GPT-3 sta per Generative Pre-Trained Transformer 3 ed è uno dei modelli più semplici disponibili per la costruzione di applicazioni AI. Essendo generativo, utilizza la modellizzazione statistica per costruire il suo testo di output. È pre-addestrato su quattro database, composto da 175 miliardi di parametri. La sua architettura a transformer gli consente di "agire" come un essere umano, filtrando le informazioni inutili e concentrandosi sulle parole rilevanti in base alle probabilità.
Queste caratteristiche rendono GPT-3 molto attraente nel viaggio delle organizzazioni verso l'automazione, mostrando il suo potenziale di business in relazione a 4 aree.
Interdisciplinarità
Essendo addestrato su immensi basi di dati testuali, GPT-3 è in grado di adattarsi a innumerevoli domini di applicazione.
Prontezza
GPT-3 è pronto per qualsiasi caso d'uso che richieda un certo livello di abilità cognitive. Semplici proof-of concept possono essere realizzati e validati in pochi minuti.
Accessibilità
La facilità di accesso a GPT-3 ne ha consentito un'ampia adozione. Il rilascio dell'API ha creato un cambiamento di paradigma nel NLP, attirando un gran numero di beta tester.
Scalabilità
Sebbene i modelli linguistici di grandi dimensioni richiedano notevoli risorse per il training, la loro struttura li rende altamente efficienti per l'inferenza. Le soluzioni basate su GPT-3 sono progettate per scalare in base alle esigenze.
Gli use case di Reply su GPT-3
Sentiment Analysis
Abbiamo valutato la capacità di GPT-3 di estrarre il sentiment di un cliente nei confronti di un'azienda, classificando un gran numero di recensioni su una scala di valutazione predefinita.
Strutturazione dei dati
Abbiamo valutato la capacità di GPT-3 di estrarre campi essenziali e informazioni di valore da un database di dati non strutturati, composto da centinaia di e-mail.
Acquisizione delle informazioni da e-mail
Le capacità di sintesi di GPT-3 possono essere utilizzate per semplificare i processi di gestione dei progetti. Abbiamo testato la capacità di GPT-3 di automatizzare la creazione di rapporti sullo stato di avanzamento a partire dalle informazioni scambiate via e-mail.
Il nostro supporto
Reply crede fermamente nel potenziale delle nuove tecnologie e per questo sta esplorando gli strumenti disponibili nel panorama commerciale, sperimentandoli attraverso demo per comprendere meglio i pro e i contro di questa nuova tendenza basata sull'Intelligenza Artificiale e sul Machine Learning.
In questo contesto, Reply può aiutare i clienti in diversi modi:
Esplorazione delle principali esperienze e use case attraverso workshop personalizzati.
Supporto ai clienti nella scelta della piattaforma/soluzione migliore per le loro esigenze individuali attraverso survey e sessioni di valutazione.
Analisi del contesto di business per determinare le misure di adozione dei nuovi strumenti GPT-3 e di Natural Language Processing.
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