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Tag: Conversational AI

安全转换与ChatGPT插件的互动指南

介绍 曾经是静态内容的领域,现在通过ChatGPT插件的注入,ChatGPT正在经历一场革命性的转变。这些插件就像是虚拟的钥匙,解锁了数字故事讲述的未知领域,重塑了用户参与度。在本指南中,我们将踏上探索ChatGPT插件无缝整合到博客世界的旅程,揭示它们在培养创造力、建立社区和应对不断发展的领域中的潜力。 学习目标 了解启用和安装ChatGPT插件的步骤,增强语言模型的功能。 了解如何验证ChatGPT插件的激活状态,并监控其性能,以实现无缝的用户体验。 探索将ChatGPT插件集成到应用程序中的简化指南,包括获取API密钥和安装必要的软件包。 检查在医疗、金融和制造业等实际应用中,展示ChatGPT插件对效率和决策的影响。 本文作为 数据科学博文马拉松的一部分发表。 <p进入chatgpt插件的世界,就像为你的对话工具箱增加了个人化的触感一样。这些模块化扩展作为伴侣,让用户能够自定义交互并实现特定的博客目标。这不仅仅是关于生成内容,而是为你的受众创造独特而动态的体验。 ChatGPT插件的变革性作用 <p深入探究chatgpt插件的变革性作用揭示了它们对用户参与度的深远影响。尽管chatgpt以其独立形式提供了令人印象深刻的自然语言处理能力,但插件通过引入专门的功能,提升了用户体验。这些功能包括触发式回复、上下文感知的交互和通过外部api实时检索信息。 <p这个变革性动态标志着从静态对话模型到多功能适应性工具的演变,为用户在与chatgpt交互和利用中开启了新的维度。随着我们深入了解这些插件的具体内容,它们重塑对话人工智能领域的潜力变得越来越明显。 插件影响的导航 <p我们的探索密切研究了这些多功能工具的深远意义和稳定性。我们深入探讨了chatgpt插件的重要性,探索其在塑造和丰富用户交互中的关键作用。 <p本节详细研究了chatgpt插件的稳定性,提供了关于它们在chatgpt框架内的可靠性和稳定性的见解。通过导航这些插件的影响,我们旨在全面了解它们的重要性以及在各种对话场景中的稳定性。 了解限制和技术 <p让我们深入了解实际情况。稳定性和限制性是重要的考虑因素。这些插件在更广泛的chatgpt框架内是如何操作的呢?这是关于理解细微差别、优化体验和做出明智决策的问题。你可以同时使用多少个插件?让我们探索有效自定义的实际考虑因素。 <p引人入胜的是gpt-4对chatgpt插件的影响。作为基础模型的下一个迭代版本,gpt-4的进步对插件的能力和性能产生影响。本研究提供了对chatgpt插件不断发展的领域的一瞥,展示了技术发展如何塑造它们的功能。 <p通过全面了解这些限制和技术细节,用户可以在chatgpt插件的领域中做出明智决策并优化使用。 安全和监控 <p安全至关重要。我们深入研究了与chatgpt插件相关的安全考虑,解决了关注点,并制定了安全交互措施。常见的关于安全的问题以直接的faq形式进行了回答,提供了明确的解释,并建立了对安全使用的信心。 <p以chatgpt插件安全为重点的常见问题解答(faqs)。这些常见问题解答涵盖了用户关于在chatgpt体验中整合插件的安全性和可靠性方面的疑问。这些常见问题解答为寻求关于安全方面的澄清的用户提供了宝贵的资源。 <p这个逐步验证指南赋予用户确认插件功能的能力,确保它们积极地参与到对话中。通过强调安全考虑并提供有效监控工具,本节为用户提供了在chatgpt插件世界中安全而自信地导航所需的知识。 费用、访问和安装 提升您的博客体验需要一定的费用支出。用户友好的逐步安装指南确保了较低的技术门槛,使技术水平有限的用户也能轻松使用。了解财务方面和插件集成的实际步骤,使用户能够做出明智的决策。了解使用ChatGPT插件所涉及的成本是至关重要的。当将这些插件整合到ChatGPT体验中时,用户可以清楚地了解潜在费用。这样的理解有助于与个人需求和预算相匹配选择正确的插件。…

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巴文·沙阿(Bhavin Shah)是Moveworks的首席执行官和创始人——硅谷,企业家之旅,AI扩展挑战,创新文化,战略伙伴关系,克服监管障碍,用户AI交互,企业未来愿景

在这个富有洞察力的采访中,我们探索了Moveworks的首席执行官兼创始人Bhavin Shah的创业之旅 Bhavin详细讲述了他在硅谷的根源,包括与Steve Wozniak的难忘邂逅,如何让他走上创办Moveworks的道路对话涵盖了他职业生涯的各个阶段,从最初的风险投资到…Moveworks的首席执行官和创始人Bhavin Shah——硅谷,创业之旅,人工智能规模化挑战,创新文化,战略合作伙伴关系,克服监管障碍,用户与人工智能的互动,企业的未来愿景 阅读更多 »

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“Rasa-驱动的 Chatbot:无缝 Confluence 和 Jira 集成指南”

介绍 在近年来,聊天机器人在人工智能的推动下发展成了功能复杂的对话代理工具。本指南深入探讨了构建一个高级的Rasa-powered聊天机器人的过程,该机器人专门针对与Confluence页面和Jira工单相关的用户查询进行了定制。将Confluence和Jira集成起来带来了很多好处,可以简化信息检索,并促进协同工作环境的形成。Confluence有助于协同文档编写,而Jira则是一个强大的项目管理工具。通过创建与这些平台无缝集成的聊天机器人,可以提高可访问性,优化团队进行内容协作和项目管理的效率。 学习目标 在本文中,您将学习到: Rasa项目设置:学习如何启动一个Rasa项目,为高级聊天机器人的开发奠定基础。 NLU意图定义:定义Confluence和Jira查询的特定自然语言理解(NLU)意图,提高聊天机器人的理解能力。 自定义动作开发:创建基于Python的自定义动作,与Confluence和Jira的API进行交互,从而扩展功能。 模型训练和测试:了解模型训练过程,确保聊天机器人的泛化能力,并进行迭代测试以持续改进。 本文是作为数据科学博文的一部分发表的。 基础概念 Rasa Rasa是一个开源的对话人工智能平台,可以帮助开发人员构建强大的上下文感知的聊天机器人。Rasa利用机器学习来理解并响应复杂的用户输入,不仅仅是简单的基于规则的系统。其自然语言处理能力和对话管理工具使得Rasa成为创建智能对话代理的多功能解决方案。 Jira Jira是由Atlassian开发的一款著名的项目管理和问题追踪工具。在敏捷软件开发中被广泛使用,Jira通过组织任务、追踪问题和使团队的工作流程变得更加高效来促进协作。其丰富的功能,如可自定义的工作流和实时协作,有助于在开发团队和项目经理中的广泛使用。Jira的丰富的RESTful API允许与外部工具和应用的无缝集成,实现实时数据交换和自动化。 Confluence Confluence同样是由Atlassian开发的一个协同平台,用于组织内的高效文档编写、知识共享和团队合作。它是一个集中化的空间,供团队创建、共享和协作于内容,使其成为项目文档、会议记录和一般知识管理的重要工具。实时协同编辑可以让多个团队成员同时在同一文档上进行工作。通过Confluence强大的搜索能力,可以高效地找到相关信息。Confluence与Jira等Atlassian产品无缝集成,创造了一个统一的项目管理和文档生态系统。 聊天机器人 聊天机器人已成为现代数字互动的重要组成部分,能够提供即时和个性化的响应。由人工智能驱动,聊天机器人能够解释用户的输入、理解上下文,并提供相关信息或执行操作。从客户支持到流程自动化,聊天机器人改变了企业与用户互动的方式,提高了效率和用户体验。聊天机器人利用自然语言处理来识别用户意图,使其能够以上下文相关和准确的方式响应。在Rasa的上下文中,自定义动作是Python函数,扩展了聊天机器人的功能,使其能够执行除简单意图识别之外的任务。 先决条件 在我们深入开发过程之前,请确保您拥有必要的工具和访问权限: Python和虚拟环境 确保您已安装Python。使用以下命令创建并激活虚拟环境: # 命令提示符(Windows)或终端(macOS/Linux)…

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“Inflection-2超越了Google的PaLM-2 AI语言模型的突破性进展”

在一项具有突破性的宣布中,Inflection AI,即备受欢迎的PI AI个人助理的创建者,揭示了他们的最新成就。一款强大的语言模型名为Inflection-2不仅超过了谷歌强大的PaLM-2,而且在各种基准测试数据集中表现出了优越性。 Inflection-2大型语言模型 经过广泛的研究和开发,Inflection-2在大型语言模型领域树立了新的标准。在与谷歌的PaLM-2和Meta的LLaMA-2进行比较测试后,Inflection-2被评为领先者。值得注意的是,在自然问题(Natural Questions)语料库中,Inflection-2的37.3分数仅仅略逊于PaLM-2的37.5分数,明显优于LLaMA-2。 MMLU – 大规模多任务语言理解 Inflection AI的MMLU基准测试成绩公开了该模型的优势和不足之处。该数据集覆盖了STEM(科学、技术、工程和数学)以及各种科目的57项任务,目的是评估模型的世界知识和问题解决能力。Inflection-2令人印象深刻的79.6分数使其跻身于顶级表现者之列,表明它在不同领域具有全面的理解能力。 MBPP – 代码和数学推理能力 在MBPP数据集的直接比较中,该数据集侧重于代码和数学推理,Inflection-2展现了意外的高水平。尽管没有专门针对这些任务进行训练,但它以53.0分数超越了针对编码进行微调的PaLM-2S的50.0分数。 HumanEval数据集测试 Inflection-2的成功不仅限于HumanEval问题解决数据集,它以44.5分数超过了PaLM-2。值得注意的是,尽管没有针对这些挑战进行专门训练,但Inflection-2的性能堪比强大的GPT-4。 更强大的LLM即将到来 Inflection AI的宣告暗示着正在制作中的更加强大的语言模型。通过计划在庞大的22,000个GPU集群上进行训练(比Inflection-2的5,000个GPU集群大几倍),Inflection AI有望加剧人工智能领域的竞争。随着Inflection AI等初创公司不断推出强大的AI模型,谷歌和OpenAI等已经建立起来的重要参与者面临着更加激烈的竞争。 还阅读:伊隆·马斯克发布碧色:带有叛逆倾向的时髦AI聊天机器人 我们的看法 Inflection-2作为一款领先的语言模型,在AI能力方面迈出了重要的一步。该模型在任务中的出色表现,尤其是在其训练范围之外的任务中,突显了其适应性和在各种应用中的潜力。随着技术行业见证AI创新的蓬勃发展,PI个人助理等对话式人工智能平台正在不断演变,为用户提供前沿体验。Inflection…

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OpenAI发布了ChatGPT Enterprise,搭载GPT-4的强大功能

OpenAI,先驱性的人工智能研究组织,刚刚在人工智能领域引入了一个令人兴奋的新篇章 – ChatGPT Enterprise。在其前身病毒性成功的基础上,这个尖端人工智能聊天机器人承诺将彻底改变企业与技术互动的方式。以增强的隐私、前所未有的速度和先进的功能为重点,ChatGPT Enterprise将重新定义企业人工智能解决方案的格局。 另请阅读:Microsoft Azure推出面向企业人工智能的ChatGPT 企业人工智能的新曙光 为了满足对复杂人工智能解决方案不断增长的需求,OpenAI推出了ChatGPT Enterprise。他们广受欢迎的AI聊天机器人的这个版本经过精心设计,以满足渴望隐私和性能完美融合的企业的独特需求。与其前身不同,ChatGPT Enterprise不仅仅是兑现了其承诺 – 它更进了一步。 另请阅读:VMware和NVIDIA合作革新企业生成型人工智能 ChatGPT Enterprise的威力 加固的安全和隐私:在数据隐私的关注下,ChatGPT Enterprise大步迈进,提供企业级安全和隐私功能。企业现在可以利用人工智能技术,同时保护其敏感信息免受窥视。 高速GPT-4访问:速度对于企业界至关重要。ChatGPT Enterprise秉承这一理念,提供闪电般快速的GPT-4访问。这个强化版聊天机器人确保快速响应,让团队在更短的时间内取得更多成果。 扩展上下文窗口:复杂的输入需要全面的上下文。ChatGPT Enterprise拥有扩展的上下文窗口,使其能够处理更长的输入。告别内容截断,迎接无缝交互。 高级数据分析能力:理解数据是决策的基石。ChatGPT Enterprise赋予企业先进的数据分析能力。从生成图表到解决复杂数学问题,这个功能对于数据驱动的组织来说是一个改变游戏规则的因素。 定制个性化:每个企业都有其独特的需求。OpenAI认识到这一点,并为ChatGPT…

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“文本转语音(TTS)和人工智能(AI)中的道德考虑:数据安全重点关注”

人工智能(AI)和自然语言处理(NLP)技术的快速发展已经导致了高度复杂的应用程序的创建,例如文本转语音(TTS)系统这些由深度学习算法驱动的系统具有将文本输入转换为自然音质人类语音的能力,从而彻底改变了娱乐、教育、无障碍和客户服务等行业然而,…文本转语音(TTS)和人工智能(AI)的伦理考虑:重点关注数据安全阅读更多 »

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印度储备银行采用对话人工智能和离线支付方式,使用统一支付接口(UPI)

印度储备银行(RBI)在数字支付领域开创新局,计划推出先进的统一支付接口(UPI)功能。RBI整合对话式人工智能和离线支付的举措旨在提升数字交易的可访问性、便利性和包容性。 同时阅读:印度如何利用尖端人工智能应对支付欺诈 利用NFC技术增强离线交易能力 RBI行长Shaktikanta Das提议将近场通信(NFC)技术纳入考虑范围,以适应互联网连接有限或无连接的地区。这一开创性举措将彻底改变UPI交易的格局,即使在网络连接较弱或无连接的地区也能实现无缝支付。 同时阅读:利用人工智能轻松完成KYC注册 UPI-Lite引领潮流 继2022年9月推出的在设备上的UPI-Lite电子钱包取得成功后,RBI最新的政策声明强调了这一功能的强劲增长。通过NFC技术促进离线交易,RBI预计进一步推动其发展。这种新颖方法解决了连接性挑战,并承诺快速、安全的交易,大大降低交易失败的风险。 包容性和可访问性的愿景 行业专家和领导者赞赏RBI的前瞻性举措。Kuhoo的首席执行官Prashant A Bhonsle称赞此举对于提升金融包容性和可访问性的潜力。NFC启用的离线交易的推出预计将为商业开辟新的途径,特别是在服务不足地区。BANKIT的首席运营官兼执行董事Amit Nigam强调了这一举措对于互联网连接不可靠的农村和偏远地区的转型影响。 对话式支付的未来 RBI的远见卓识延伸到了对话式支付,这是一种有望重塑UPI格局的创新概念。通过整合AI技术,用户将通过安全对话发起和完成交易。该功能在智能手机和功能手机的UPI渠道上均可使用,旨在加深数字支付在全国的普及程度。最初提供印地语和英语服务,该服务最终将涵盖更多印度语言。 同时阅读:2023年银行和金融领域机器学习和人工智能的应用 人工智能的变革潜力 对话式人工智能具有极大的潜力,可以提升用户体验,推动数字支付的普及,特别是在老年人和残障人士中。BankBazaar.com的首席执行官Adhil Shetty指出,拟议中的基于人工智能的界面可以简化交互,使UPI更易访问和用户友好。 同时阅读:谷歌云协助麦格理银行增强人工智能银行能力 我们的观点 随着RBI采用对话式人工智能和离线支付,印度的数字支付生态系统正处于转型的关键时刻。这些创新功能彰显了RBI在提升数字包容性、可访问性和安全性方面的承诺。通过整合人工智能和NFC等尖端技术,UPI将成为一个为所有人提供便利、简单和赋能的典范。

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6种不同的方式,人工智能可以帮助改善用户体验

用户体验(UX)是成功数字平台的核心借助人工智能(AI)的力量,它可以显著提升为了展示这种关系的潜在程度,让我们通过示例来讨论AI如何帮助使您的网站朝着为每次用户交互提供最佳体验的方向发展真实的…… AI可以帮助改善用户体验的6种不同方式 阅读更多 »

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对话式人工智能中的LLM:构建更智能的聊天机器人和助手

介绍 语言模型在引人入胜的对话型人工智能领域中占据重要地位,该领域涉及技术和人类之间进行自然对话。最近,一种令人瞩目的突破性进展被称为大型语言模型(LLM)引起了大家的注意。像OpenAI令人印象深刻的GPT-3一样,LLM在理解和生成类似人类文本方面表现出了异常能力。这些令人难以置信的模型已成为一种改变游戏规则的技术,尤其在创建更智能的聊天机器人和虚拟助手方面。 在本博客中,我们将探讨LLM如何为对话型人工智能做出贡献,并提供易于理解的代码示例来展示它们的潜力。让我们深入研究一下,看看LLM如何使我们的虚拟互动更具吸引力和直观性。 学习目标 了解大型语言模型(LLM)的概念及其在推进对话型人工智能能力方面的重要性。 了解LLM如何使聊天机器人和虚拟助手能够理解和生成类似人类的文本。 探索提示工程在指导基于LLM的聊天机器人行为中的作用。 认识到LLM相对于传统方法在改进聊天机器人响应方面的优势。 发现LLM在对话型人工智能的实际应用。 本文是作为数据科学博客马拉松的一部分发表的。 理解对话型人工智能 对话型人工智能是人工智能创新领域,专注于开发能够以自然和类似人类的方式理解和回应人类语言的技术。通过使用自然语言处理和机器学习等先进技术,对话型人工智能赋予聊天机器人、虚拟助手和其他对话系统与用户进行动态和交互式对话的能力。这些智能系统可以理解用户的查询,提供相关信息,回答问题,甚至执行复杂任务。 对话型人工智能已经在客户服务、医疗保健、教育和娱乐等各个领域得到应用,彻底改变了人类与技术互动的方式,为更具共情和个性化的人机交互打开了新的前沿。 语言模型的演进:从基于规则的聊天机器人到LLM 在不久的过去,与聊天机器人和虚拟助手的互动往往感觉呆板和令人沮丧。这些基于规则的系统遵循严格预定义的脚本,依靠开发人员编程的特定关键字和响应。同时,它们提供了回答常见问题等基本功能。由于它们缺乏上下文理解,对话感觉僵硬和有限。 基于规则的聊天机器人时代 语言模型的历程始于基于规则的聊天机器人。这些早期聊天机器人基于预定义的规则和模式运行,依靠开发人员编程的特定关键字和响应。与此同时,它们提供了回答常见问题等基本功能。由于它们缺乏上下文理解,对话感觉僵硬和有限。 统计语言模型的兴起 随着技术的进步,统计语言模型进入了舞台。这些模型利用统计算法分析大量的文本数据集,并从数据中学习模式。采用这种方法,聊天机器人可以处理更广泛的输入范围,并提供稍微更具上下文相关的响应。然而,它们仍然难以捕捉人类语言的复杂性,经常导致不自然和脱节的响应。 基于Transformer模型的兴起 真正的突破发生在基于Transformer模型的出现时,尤其是革命性的GPT(Generative Pre-trained Transformer)系列。第三代GPT-3代表了对话型人工智能的一次重大变革。GPT-3在大量互联网文本的预训练基础上,利用深度学习和注意力机制的威力,使其能够理解上下文、语法、语法甚至类似人类的情感。 理解大型语言模型 具有复杂神经网络的LLM,由开创性的GPT-3(Generative…

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什么是企业人工智能?

企业人工智能简介 时间紧迫,自动化是答案。在繁琐乏味的任务、人为错误、混乱的竞争和模糊的决策之间,企业人工智能使企业能够与机器合作,更高效地工作。否则,你如何在Netflix上浏览你喜欢的节目,或者在Amazon上找到并购买所需的配饰?从Waymo在汽车行业的应用到市场营销中的快速分析,人工智能已经为我们提供了足够的理由,说明它将会留下来。但是,它是如何帮助组织的?或者说,组织如何使用它?答案之一就是:企业人工智能。 你好!作为Analytics Vidhya博客的忠实读者,我们想向你介绍一个扩展你视野、提升你技能的绝佳机会。我们诚挚邀请所有数据科学和人工智能爱好者参加备受期待的DataHack Summit 2023。这场盛会将于8月2日至5日在印度班加罗尔的著名NIMHANS会议中心举行。这个活动将是一次充满乐趣的盛宴,提供实践学习、宝贵的行业见解和无与伦比的交流机会。如果你对这些主题感兴趣,想要了解更多关于这些概念如何变为现实的信息,请点击这里查看DataHack Summit 2023的详细信息。 企业人工智能定义 企业人工智能被定义为在大型组织中应用人工智能技术和方法来改进各种功能。这些功能包括数据收集和分析、自动化、客户服务、风险管理等等。它涵盖了使用人工智能算法、机器学习(ML)、自然语言处理(NLP)、计算机视觉等工具来解决复杂的商业问题、自动化流程并从大量数据中获取见解。 企业人工智能可以在不同领域实施。这包括供应链管理、财务、市场营销、客户服务、人力资源和网络安全等方面。它使组织能够做出数据驱动的决策,提高效率,优化工作流程,改善客户体验,并在市场中保持竞争优势。 来源:Publicis Sapient 企业人工智能的关键特点 企业人工智能涉及组织的许多方面,从数据分析到自动化。它是不同技术、方法和技巧的产物,对于每个行业或企业可能都不同。下面是它的工作原理: 结合人工智能技术的企业应用 有许多人工智能技术可以用于企业应用。企业人工智能公司使用机器学习、自然语言处理、边缘计算、深度学习、计算机视觉等多种技术的结合。这些技术可以提供强大的能力,帮助企业进行预测分析、图像识别等任务。Netflix的个性化推荐就是使用深度学习等技术的显著例子之一。 根据组织需求量身定制和设计 企业人工智能是各种技术的混合体。现在,由企业需求来决定在系统中采取何种方式和技术,这是组织的责任。毕竟,适用于供应链管理的技术可能在电子商务领域并不需要。 例如,医疗保健领域的企业人工智能公司采用像图像分析、患者监测等技术,以提高医疗实践的效率。能源行业使用预测性维护、可再生能源整合等技术来优化能源的产生和消费。不同行业的利用差异导致了组织在人工智能的不同领域中运作。 企业人工智能的益处和应用 以下是企业人工智能的主要益处: 提高运营效率和生产力 企业人工智能的终极优势之一是自动化重复和繁琐的任务,减轻员工的负担,使他们能够专注于更具战略性和高价值的活动。它简化流程,减少手动错误,并提高各个部门和功能(包括人力资源和供应链管理)的运营效率。最终,它是提高生产力的救星。 来源:AI空间…

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NVIDIA H100 GPU在首次发布的MLPerf基准测试中为生成式AI设定了标准

主流用户和行业标准基准测试都认为:NVIDIA H100 Tensor Core GPU 提供了最佳的 AI 性能,特别是在驱动生成式 AI 的大型语言模型(LLM)方面表现出色。 H100 GPU 在最新的 MLPerf 训练基准测试中的所有八个测试中都创下了新记录,尤其是在生成式 AI 的新 MLPerf 测试中表现出色。这种卓越的性能在单个加速器和大规模服务器上都能得到体现。 例如,由创业公司 Inflection AI 和专门从事 GPU 加速工作负载的云服务提供商…

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2023年银行系统中开发对话式人工智能的成本

随着数字渠道不断增加和客户期望的提高,金融机构面临着一个艰巨的任务,即在保持开支控制的同时提供无缝、定制和高效的体验金融和银行业正在使用AI技术来应对这些挑战根据最近的报告,全球银行业的人工智能生态系统…2023年银行系统对话式AI开发成本阅读更多»

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ChatGPT 更便宜,增加了新功能

在快速发展的生成AI领域中,OpenAI再次升级了其文本生成模型ChatGPT、GPT-3.5和GPT-4,同时降低价格,表明他们致力于以实惠的价格提供尖端技术。这些进步将彻底改变开发者与AI模型的互动方式,为各行各业的应用开辟了新的可能性。 还可阅读: 函数调用:OpenAI最新的文本生成神器 OpenAI最近推出了其著名的文本生成模型ChatGPT、GPT-3.5-turbo和GPT-4的最新版本。一个显著的新增功能是引入了函数调用,允许开发者向这些模型描述编程函数。这些模型随后生成执行这些函数所需的必要代码。函数调用为创建高度响应的聊天机器人铺平了道路,使其能够利用外部工具,将自然语言转换为数据库查询,并从文本中提取结构化数据。 还可阅读:Google AI的DIDACT彻底改变了软件开发 增强的上下文窗口以提高模型性能 OpenAI认识到上下文在生成连贯和相关文本方面的重要性,因此为GPT-3.5-turbo引入了扩展的上下文窗口。上下文窗口是指模型在生成额外文本之前考虑的文本量。目前,在ChatGPT上单个响应的最大字符数是4,000个。新的GPT-3.5-turbo具有普通版本的四倍上下文长度(16,000个标记),表现显著提高。这种扩展最小化了模型“遗忘”最近的对话的风险,从而产生更加专注和准确的响应。 还可阅读:OpenAI面临诽谤诉讼,因为ChatGPT对电台主持人进行了虚假指控 定价更新:使AI技术对开发者更具可及性 在AI技术采用方面,OpenAI理解可负担性的重要性。对于开发者来说,他们已将GPT-3.5-turbo的定价降低了25%。开发者现在可以以每1,000个输入标记0.0015美元和每1,000个输出标记0.002美元的成本获得这个强大的文本生成模型。这种定价调整相当于每美元大约700页,使ChatGPT成为寻求经济实惠解决方案的开发者的有吸引力的选择。 还可阅读:OpenAI为所有Plus用户推出ChatGPT插件|了解如何启用 文本嵌入和持续模型开发的成本降低 OpenAI不仅专注于文本生成,还旨在增强测量文本字符串相关性的文本嵌入模型。为了鼓励更广泛的采用,OpenAI已将文本嵌入ada-002的价格大幅降低了75%。现在的定价为每1,000个标记0.0001美元,这种降价是通过OpenAI系统的效率提高实现的。 我们的看法 OpenAI在生成文本功能和降低价格方面的最新创新将重新定义AI驱动应用的格局。通过函数调用和扩展的上下文窗口,开发者可以在其AI模型中解锁新的交互和准确性水平。OpenAI对可访问性和持续改进的承诺,重新确认了其在AI行业中的领先地位。随着OpenAI继续发展和完善其产品,AI驱动解决方案的未来将有着令人兴奋的可能性。

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什么是对话式人工智能的关键区别?

介绍 在今天的世界中,您可能已经观察到,即使是孩子们也被Alexa吸引,驱使他们播放自己喜爱的音乐或电视节目。看到这些小人类使用最新技术之一而不知道它的工作原理是令人惊讶的。这就是人工智能的这个子类型的特殊之处——对话型人工智能。对话型人工智能使计算机和软件应用能够像人类一样听取、理解和回应。试试使用Microsoft的Cortana、Apple的Siri和Google的Bard来理解我们的话。或者前往OpenAI的ChatGPT,这是最新的、最轰动人心的对话型人工智能,它知道一切(直到2021年)。 在此之前,让我们先了解一下这些对话型人工智能模型是如何工作的。此外,我们将讨论它们的交流方式以及它们如何理解您的回应。 什么是对话型人工智能? 基本上,对话型人工智能是一种人工智能(AI)技术,模拟人类对话。它使计算机和软件应用程序能够使用口语/书面语言以类似于人类的方式与人类进行协作。这些系统可以以各种形式实现,例如聊天机器人、虚拟助手、语音激活智能设备和客户支持系统。 对话型人工智能如何工作? 对话型人工智能工作流程是一系列不同的过程。一个典型的对话型人工智能的工作方式如下。 交互式用户界面:它具有一个界面,用户可以输入文本。或者,ASR(自动语音识别)系统可以记录用户的语音并将其转换为文本。 自然语言处理:然后使用NLP技术从用户输入中提取意图,并将其转换为结构化数据进行分析。 自然语言理解(NLU):NLU专注于从用户的输入中提取意图和上下文。它涉及分析信息以确定用户的目标或所需操作。 自然语言生成(NLG):使用自然语言生成(NLG)生成响应进行对话。NLG用于推断上述过程并生成与人类对话的响应。 自然语言理解(NLU) 顾名思义,自然语言理解(NLU)是一种利用计算机软件理解用户输入的人工智能分支。它有助于弥合用户语言和系统处理和适当响应的能力之间的差距。 准确和上下文感知的语言理解的重要性 随着人工智能的进步,越来越多的公司在其运营中采用基于AI的技术。客户服务和管理是AI采用日益增加的领域之一。因此,能够准确分析客户情感和语言的AI正面临上升趋势。这减少了需要人类专业人员与客户互动并花费大量人力小时尝试理解他们的需求。 对话型人工智能系统中的NLU技术 NLU是所有对话型人工智能系统的重要组成部分。为了分类意图、提取实体并理解上下文,NLU技术通常与机器学习一起使用。它使用监督学习、命名实体识别和深度学习。 监督学习:通常使用带标签的训练数据进行NLU模型的训练。训练数据包括用户输入及其相应的意图和实体示例。使用这些数据,NLU模型学会识别输入和所需输出之间的模式和关系。 命名实体识别(NER):NER是一种特定的NLU技术,用于识别和分类文本中的命名实体。它提取实体,如名称、日期、组织或预定义类别。 深度学习:各种NLU任务利用循环神经网络(RNN)和变压器捕捉输入数据中更复杂的模式。它有助于有效地理解意图并提取实体。 智能虚拟助手(IVAs) 您是否与Siri、Cortana或Alexa互动过?如果是的话,那么您一定熟悉虚拟助手是什么。即使您没有,您至少也听说过它们。它们是高级对话型人工智能系统,可以模拟人类交互,协助用户完成各种任务并提供个性化的帮助。 虚拟助手在提供人类化互动方面的作用 虚拟助手在当今现实世界中有很多用途。以下是其中一些。 上下文感知:…

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直播自台北: NVIDIA CEO 发布面向各行业的 Gen AI 平台

在疫情以来的首次现场主题演讲中,NVIDIA的创始人兼CEO黄仁勋今天在台北举行的COMPUTEX大会上宣布了一些平台,这些平台可以帮助公司乘风破浪,参与到一波历史性的生成式人工智能浪潮中,这个浪潮正在改变从广告到制造业再到电信等行业。 “我们回来了,”黄仁勋在他的家中厨房进行了几年的虚拟主题演讲之后在舞台上大声喊道。“我已经有将近四年没有公开演讲了–祝我好运!” 他向约3500名观众演讲了近两个小时,介绍了加速计算服务、软件和系统,这些都使新的商业模式成为可能,也让现有的商业模式更加高效。 “加速计算和人工智能标志着计算机的重新发明,”黄仁勋说道,他在过去一周在家乡的旅行每天都被当地媒体追踪报道。 为了展示它的强大,他使用了他所在的巨大的8K墙,展示了一个文本提示,生成了一首主题歌,可以随意地唱,就像任何卡拉OK歌曲一样。黄仁勋偶尔用他的家乡语言和观众开玩笑,并短暂地带领观众唱了这首新歌。 “现在我们处于一个新的计算时代的临界点,加速计算和人工智能已经被全球几乎所有的计算和云计算公司所接受,”他说道,指出现在有40,000家大型公司和15,000家初创公司使用NVIDIA技术,去年CUDA软件下载量达到2500万次。 主题演讲的重要新闻公告 Grace Hopper提供大内存超级计算机,用于生成式人工智能。 模块化参考架构可以创建100多个加速服务器变体。 WPP和NVIDIA在Omniverse中创建数字广告内容引擎。 SoftBank和NVIDIA在日本建立5G和生成式人工智能数据中心。 网络技术加速基于以太网的人工智能云。 NVIDIA ACE for Games利用生成式人工智能为角色赋予生命。 全球的电子制造商都在使用NVIDIA人工智能。 企业人工智能的新引擎 对于需要最佳人工智能性能的企业,他推出了DGX GH200,一个大内存人工智能超级计算机。它使用NVIDIA NVLink将多达256个NVIDIA GH200 Grace Hopper超级芯片组合成一个单一的数据中心大小的GPU。…

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