Демистификация GPT-4: как опережать революцию в области искусственного интеллекта?

Подобно тому, как облачные вычисления изменили предприятия и отрасли, когда они впервые появились в середине 2000-х годов, машинное обучение и искусственный интеллект готовы сделать то же самое прямо сейчас. На самом деле, если это еще не было ясно — революция ИИ уже наступила. Мы видели, как это отразилось на компаниях, которые не внедрили облачные технологии там, где они были необходимы достаточно быстро: в итоге они потеряли долю рынка в пользу более гибких конкурентов.

«Компании редко умирают, двигаясь слишком быстро, и часто умирают, двигаясь слишком медленно». — Рид Хастингс, соучредитель Netflix

Итак, как революция ИИ повлияет на технологическую отрасль и ее методы найма?

Последняя итерация OpenAI их большой языковой модели, GPT-4, вызвала множество ажиотажей и привела технологическую отрасль в безумие, чтобы принять эту новую технологию.

Последние достижения в области искусственного интеллекта вызвали волну активности во многих отраслях: маркетинге, финансах, розничной торговле, образовании и даже здравоохранении. ИИ используется во всем: от чат-ботов обслуживания клиентов, которые могут отвечать на запросы, до автоматизированных процессов и аналитики, которая может быть использована для получения ценной информации.

Мы наблюдаем масштабные изменения, вносимые для интеграции ИИ в ключевые части бизнес-операций (независимо от того, необходимы они или нет), и неудивительно, почему. Возможности кажутся безграничными, когда дело доходит до того, что машинное обучение и искусственный интеллект могут сделать нашу жизнь проще.

К сожалению, мы также видим множество новостных статей, в которых не раскрывается истинный потенциал технологии искусственного интеллекта, а вместо этого используются высоко интерактивные изображения искусственного интеллекта, угрожающе пребывающего на грани квази-разума. Чтобы помочь отделить факты от вымысла, мы рассмотрим, что такое ИИ, для чего он используется и как вы можете использовать его в своих интересах.

Добавьте машинное обучение в свой набор навыков в 2023 году

Будьте впереди революции ИИ с помощью практических курсов и учебных ресурсов Educative.

• Интерактивные курсы по машинному обучению, искусственному интеллекту, глубокому обучению, НЛПи др.
• Комплексные пути обучения машинному обучениюдля всех уровней квалификации
• Реальные проекты ML/AIдля практики ваших знаний
• Начните с бесплатной пробной версии

Разрушение ажиотажа вокруг GPT-4

Всего через несколько месяцев после того, как Интернет остановился с дебютом ChatGPT-3, OpenAI снова произвел фурор 14 марта 2023 года, когда представил свой новейший релиз: GPT-4.

GPT-4 — это расширенная модель большого языка, разработанная OpenAI и построенная на архитектуре глубокого обучения GPT-4. По оценкам, у GPT-4 примерно в десять раз больше параметров, чем у GPT-3.5. Предыдущая языковая модель OpenAI, GPT-3, обучалась примерно на 175 миллиардах параметров.

Параметры в контексте моделей глубокого обучения, таких как GPT-4, относятся к отклонениям в архитектуре нейронной сети модели, которые изучаются в процессе обучения. Параметры помогают модели идентифицировать шаблоны, отношения и другие функции из обучающих данных. Другими словами, чем больше параметров, тем лучше.

Несмотря на свои возможности, GPT-4 имеет свои ограничения. Модели ИИ могут учиться и принимать решения только на основе тех параметров, которым они обучены, поэтому чат-боты, построенные на этих архитектурах глубокого обучения, нередко генерируют ложные или бессмысленные ответы. Как и любая другая модель ИИ, GPT-4 по-прежнему подвержена ненадежности, галлюцинациям и предубеждениям.

Насколько лучше GPT-4?

• Производительность : GPT-4 превосходит существующие модели больших языков и большинство современных моделей в традиционных тестах. GPT-4 продемонстрировал производительность на уровне человека в различных профессиональных и академических тестах, в том числе набрал 10% лучших баллов на смоделированном экзамене на адвоката.
• Надежность : GPT-4 более надежен, чем GPT-3.5, и может обрабатывать более тонкие инструкции, генерируя лучшие ответы.
• Управляемость : улучшена управляемость GPT-4, что позволяет разработчикам настраивать поведение ИИ с помощью системных сообщений. Управляемость относится к способности направлять или контролировать поведение системы ИИ, особенно при генерации ответов или выполнении задач в соответствии с конкретными требованиями пользователя.
• Безопасность : OpenAI потратил 6 месяцев на согласование GPT-4, чтобы улучшить фактичность, управляемость и соблюдение ограждений по сравнению с GPT-3.5.

Влияние ML/AI на технологическую отрасль

Технологии машинного обучения и искусственного интеллекта уже начинают оказывать широкое и преобразующее влияние на технологическую отрасль. Работа OpenAI с GPT — лишь малая часть этой революции.

По мере появления новых продуктов и технологий мы увидим улучшения и в других сферах бизнеса:

• Автоматизация, оптимизация и эффективность. Машинное обучение и искусственный интеллект, вероятно, окажут наиболее значительное влияние в этих областях. Будет автоматизировано больше задач для повышения эффективности и производительности, что повысит спрос на инструменты на базе ИИ.
• Расширенный пользовательский опыт. По мере того как модели ИИ становятся все более изощренными, они могут обрабатывать более тонкие данные, понимать предпочтения пользователей и помогать предоставлять персонализированный контент и услуги.
• Принятие решений на основе данных. AI и ML уже широко используются для использования возможностей больших данных. Тем не менее, мы можем ожидать более точных и надежных результатов, которые помогут принимать более обоснованные бизнес-решения на основе данных.
• Новые продукты и услуги. Улучшения в технологиях машинного обучения и искусственного интеллекта неизбежно приведут к разработке продуктов и услуг, которые раньше было невозможно предложить.

Найм и перспективы работы для ML / AI

Карьерные перспективы для специалистов по машинному обучению и искусственному интеллекту исключительно позитивны.

Мы ожидаем увеличения спроса на специалистов по машинному обучению и искусственному интеллекту по мере совершенствования технологий. Поскольку технология ML/AI требует больших объемов данных, мы также можем ожидать аналогичного увеличения спроса на специалистов по данным и других специалистов по данным.

Кроме того, поскольку ML/AI идеально подходит для решения рутинных задач, основанных на логике, мы, вероятно, увидим, что больше внимания будет уделяться найму людей с творческими навыками более высокого уровня.

По данным Бюро статистики труда США, ожидается, что карьера в этих областях вырастет на 21% в период с 2021 по 2031 год, а средняя заработная плата для этих должностей составит впечатляющие 131 тысячу долларов в год.

Как использовать ML/AI в своих интересах уже сегодня

По мере того, как революция ИИ будет развиваться, эти специализированные специалисты будут пользоваться большим спросом благодаря их опыту в разработке и совершенствовании технологий ИИ/МО.

Тем не менее, разработчики, не имеющие специальных навыков в области искусственного интеллекта и машинного обучения, также должны рассчитывать на выгоду. Достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения создадут спрос на разработчиков, способных интегрировать и использовать технологии AI/ML в различных продуктах и ​​услугах с использованием API или других инструментов. Это расширит спектр приложений и отраслей, которые могут извлечь выгоду из достижений AI/ML.

Научиться интегрировать ML/AI в разрабатываемое вами программное обеспечение будет иметь решающее значение в будущем, но сейчас вы можете начать использовать его мощь и возможности на более простом уровне.

Один из самых простых способов начать использовать ML/AI — начать использовать инструменты на базе AI. Уже доступно множество инструментов, и вы, вероятно, уже использовали пару из них.

• Виртуальные помощники, такие как Siri, Alexa и Bixby, используют обработку естественного языка (NLP), чтобы понимать команды пользователя и реагировать на них.
• Чат-боты на базе искусственного интеллекта, такие как ChatGPT-4 и Google Bard, используются для быстрого ответа на запросы клиентов, а также для сбора отзывов или предоставления персонализированных рекомендаций.
• Генераторы изображений, такие как Midjourney и DALL-E 2, используют текстовые описания для создания цифровых изображений.

Вот несколько советов по использованию технологий искусственного интеллекта, таких как ChatGPT-4:

• Анализировать и обобщать содержание текста. Если вам нужно понять сложную техническую статью или вам нужна немедленная обратная связь для улучшения вашего письма, ChatGPT-4 может здорово сэкономить время.
• Придумывайте новые идеи. Диалоговые ИИ, такие как ChatGPT-4, могут быть полезны для мозгового штурма, поскольку они могут быстро генерировать списки творческих идей, тем или решений. Это быстрый способ двигаться вперед, когда вы застряли и вам нужно вдохновение.
• Улучшить общение. Если вы обнаружите, что пишете много шаблонных ответов, электронных писем или сообщений, это может сэкономить время и нервы, если оставить большую часть написания ChatGPT.

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения также предлагают командам и компаниям ощутимые преимущества за счет автоматизации задач и более эффективного принятия решений, но они также являются отличными инструментами для стимулирования инноваций. Существует множество информации и возможностей, и это прекрасное время, чтобы сохранить конкурентное преимущество, экспериментируя и открывая способы внедрения машинного обучения и искусственного интеллекта на рабочем месте.

Подготовьтесь к собеседованиям по ML/AI

Две вещи верны прямо сейчас:

1. Еще не поздно начать учиться тому, как стать инженером по машинному обучению или искусственному интеллекту — на самом деле, вы, вероятно, уже в начале пути.
2. Изучение того, как использовать машинное обучение и искусственный интеллект в своей повседневной жизни, принесет свои плоды, поскольку широкая интеграция этой технологии продолжается.

Если вы хотите работать над следующей крупной моделью обучения или предпочитаете более общие роли разработчиков, вам нужно научиться говорить о машинном обучении и искусственном интеллекте на собеседованиях, чтобы ваша карьера была ориентирована на будущее.

Подготовка к собеседованиям по машинному обучению и искусственному интеллекту требует четкого понимания основных концепций, знакомства с соответствующими инструментами и платформами, а также способности продемонстрировать практические навыки.

Вот несколько советов, которые помогут вам подготовиться:

• Используйте структурированный подход к подготовке к собеседованию. Вы увеличите свои шансы на успех, найдя структурированный курс обучения, который вписывается в ваш график. Последовательность является ключевым!
• Ознакомьтесь с фундаментальными концепциями ML/AI. Освежите свои знания по ключевым понятиям, таким как контролируемое и неконтролируемое обучение, обучение с подкреплением, глубокое обучение, нейронные сети, проектирование функций и многое другое.
• Разбираться в популярных алгоритмах. Ознакомьтесь со стандартными алгоритмами, используемыми в ML, такими как линейная регрессия, логистическая регрессия, SVM, деревья решений и случайные леса.
• Получите практические навыки кодирования и решения проблем. Потратьте часы, чтобы улучшить свои навыки программирования на Python или другом соответствующем языке программирования, регулярно работая над проектами и решая проблемы.