«ChatGPT-4»: революция продолжается. Как предприниматели могут это использовать

Стремительный взлет ChatGPT продолжается. Всякий раз, когда кажется, что чат-бот от OpenAI сбавляет обороты, разработчик выпускает обновления, возвращающие хайп на новый виток.

Я, Иван Попов, управляющий директор компании Axenix, расскажу как в 2024 и 2025 годах будет меняться ChatGPT, и что полезного из этого может извлечь бизнес.

Чтобы разобраться в происходящем, сначала проясним термины и контекст.

Это могло бы создать препятствия для конкурентов в точном описании своих продуктов, использующих GPT. Поэтому GPT для обозначения сопоставимых по возможностям инструментов на генеративном ИИ, становится общим термином для целого класса LLM-решений.

Large Language Models или большие языковые модели. Они тесно связаны с GPT, но не являются взаимозаменяемыми. LLM обозначает широкий класс ИИ, обученных на огромных объемах текстовых данных для понимания, генерации и перевода текста, а также для выполнения других задач, связанных с языком. GPT является конкретным примером реализации LLM от OpenAI.

То есть, все GPT — большие языковые модели, но не все LLM являются GPT, поскольку существуют другие архитектуры и подходы к обучению больших языковых моделей.

Продвинутый ИИ-чатбот от OpenAI вышел на новый уровень развития в версии GPT-4 Turbo.

ИИ стал актуальнее. Теперь она обучена на дата-сетах с актуальностью вплоть до апреля 2023 года.

Ограниченная способность текущих итераций LLM-моделей поднимает растущую нагрузку контекста. Это остается одним из самых больших препятствий на пути к достижению сингулярности ИИ — порога, при котором искусственный интеллект явно превосходит человеческий интеллект. На первый взгляд контекстное окно с 200 тысячами токенов у модели Anthropic Claude 2.1 LLM кажется впечатляющим. Однако на практике эффективного из этого объема используется лишь половина.

Обновление дало возможность создания специализированных GPT. Они представляют собой тематические вариации общего ChatGPT, своего рода «мини-версии» продукта, «заточенные» под решение конкретных задач пользователя.

Богатство выбора дополняется возможностью создавать свои собственные GPT-инструменты, максимально кастомизированные под специфику задач отрасли, компании, конкретного отдела и специалиста.

Многофункциональный ИИ станет обычным явлением, а апдейты GPT приведут к созданию «магазина ИИ-инструментов на все случаи жизни»

Подобные апдейты на регулярной основе предвещают будущее, в котором многофункциональный ИИ станет обычным явлением. Все идет к своего рода «магазину ИИ-инструментов на все случаи жизни».

Инициативой OpenAI тренд не ограничивается. Параллельно бизнес начал разработку кастомизированных версий GPT под свои нужды, не дожидаясь того, что предложит компаниям вендор ИИ-чатбота.

Кастомные GPT, созданные различными компаниями, могут конкурировать с нативными инструментами от OpenAI и занимать узкие ниши рынка. Это зависит от специфических целей и задач, для которых они разрабатываются.

Задачи автоматизации и оптимизации внутренних бизнес-процессов. Например, автоматический ответ на часто задаваемые вопросы сотрудников.

Создание специализированных инструментов для анализа данных и принятия решений. Это применимо в узкоспециализированных областях, таких как финансы или здравоохранение.

Персонализация обслуживания клиентов. В этом требуется глубокое понимание специфики отрасли или продукта.

Разработка уникальных маркетинговых и рекламных инструментов. Они имеют специфику конкретной отрасли или бренда.

Нишевые прикладные инструменты. Прежде всего в сфере программирования и создания контента любого профиля.

С настраиваемым GPT появляется возможность создать «мини-GPT», с заранее загруженными в него данными о товарах, чтобы сразу перейти к определению новинок из каталога.

Так настраиваемые «мини-GPT» позволяют решать задачи, выходящие за рамки общих знаний чат-бота, без необходимости писать код. Вот еще несколько примеров, как такие модели могут быть полезны в бизнесе:

Это повысит удовлетворенность клиентов и снизит нагрузку на службу поддержки. Например, для банковского сектора модель может быть обучена на типичных вопросах клиентов о кредитах, вкладах и интернет-банкинге, обеспечивая консультации почти на уровне живого специалиста.

Для ритейла, например, такая модель может автоматизировать создание уникальных описаний товаров, повышая их привлекательность для потребителей и улучшая SEO.

Все эти примеры демонстрируют лишь небольшую часть потенциала кастомизированных GPT-моделей. Важно помнить, что успех их внедрения зависит от качества исходных данных для обучения и способности интегрировать такие решения в бизнес-процессы.

В 2024 и 2025 годах «новая волна» возможностей GPT в перспективе кастомизации будет развиваться в нескольких направлениях.

Углубление специализации. Ожидается появление более специализированных и нацеленных на конкретные отрасли версий GPT, которые смогут выполнять все более сложные и конкретные задачи.

Интеграция и взаимодействие. Улучшение способностей GPT к интеграции с другими системами и платформами, что позволит более эффективно использовать его в корпоративных экосистемах.

Доступность и масштабируемость. Расширение доступности кастомизированных GPT для более широкого круга пользователей, включая малые и средние предприятия.

Этические и юридические аспекты. Продолжение работы над вопросами, связанными с этикой и юридической ответственностью в использовании ИИ, особенно в свете возрастающего внимания к авторским правам и приватности данных.

Интеграция, а не вторжение. ИИ в новой интерпретации не будет стремиться заменить человека или принудительно изменить устоявшиеся бизнес-процессы. Основной фокус в свете произошедших обновлений ChatGPT и активизации его корпоративной кастомизации смещается на гармоничное сочетание возможностей ИИ с текущими техническими и программными ресурсами компаний.

Цель такой интеграции — не только улучшение эффективности и скорости работы существующих систем, но и обогащение пользовательского опыта через интуитивно понятные и адаптивные инструменты. То есть, ИИ будет дополнять и расширять возможности человека, помогая решать сложные задачи и предоставляя персонализированную поддержку в реальном времени.

Не стоит видеть в ИИ угрозу или конкурента сотрудникам. Это мощный инструмент, который может повысить ценность ваших людей и их производительность, предоставляя новые уровни анализа, инсайтов и автоматизации. Таким образом, ИИ становится ценным дополнением к команде, а не ее заменой.