GPT-4o для бизнеса: эволюция искусственного интеллекта

Удивительно быстрые ответы в чате интернет-магазина, персонализированная roadmap обучения на онлайн-курсах, уместно предложенные товары во время онлайн-шопинга — GPT не только умеет общаться в чате, но и может быть полезным в онлайн-бизнесе.

Generative Pre-trained Transformer, или GPT, сегодня на слуху у всех — от детей до крупных корпораций. GPT творит революцию во многих сферах и превосходит самые смелые ожидания. Новая модель GPT-4o от компании OpenAI уже имитирует эмоции, говорит вслух (еще и на разных диалектах) и работает с вложенными файлами. Это открывает удивительные возможности для бизнеса, которые мы рассмотрели в предыдущей статье. А сегодня предлагаем с вами окунуться в секреты этой технологии и понять, как именно она работает и при каких условиях ее производительность наиболее высока.

Как у компьютеров появился "мозг"

Интересно, что сама концепция математического нейрона появилась еще в 1943 году, а попытки научить машины "мыслить" — значительно позже, в 1980-х годах.

Только в 2017 году компания Google (кто бы в ней сомневался) представила революционный тип нейронной сети “трансформаторы”. Они заложили основу для многих современных систем искусственного интеллекта, которые ко всему уже пишут музыку и стихи. С тех пор модели GPT развивались следующим образом:

• GPT-1 (2018) — 117 миллионов параметров;
• GPT-2 (2019) — 1.5 миллиарда параметров, значительно лучшая генерация текста;
• GPT-3 (2020) — мощная модель, способная выполнять задачи без дополнительного обучения;
• GPT-4 (2023) — турбомодель с новыми алгоритмами и высоким интеллектом;
• GPT-4о (2024) — самая быстрая модель из существующих.

А вот ChatGPT, название которого более известное, — это конкретная реализация GPT, одна из его моделей, оптимизированная для генерации текстовых ответов в реальном времени. Т.е. это и есть тот самый популярный чат, который так удивил своими возможностями пользователей.

У ChatGPT, конечно, есть конкуренты, в основе которых — тоже искусственные нейронные сети. Это такие языковые модели, как Gemini от Google, Bing от Microsoft, Claude от Anthropic, LLaMA от Meta и другие, которые пишут тексты, анализируют данные и генерируют иллюстрации. Модель GPT-4 от OpenAI среди них наиболее популярна, и благодаря своей интерактивности используется во многих известных приложениях, как ChatGPT, Bing (для более релевантных ответов), Copilot от Githab и др.

В чем же сила технологии нейронных сетей? По сути, это имитация работы нейронных сетей человеческого мозга. Каждый искусственный нейрон принимает данные, будь то пиксели с изображения или слова из текста, обрабатывает их и передает дальше, создавая сложные сети. И это имеет абсолютно практическое значение: сегодня алгоритмы нейронных сетей умеют идентифицировать биологические материалы на микроскопическом уровне, распознавать лица, находить похожие изображения и многое другое.

Как это работает? Для того чтобы ИИ научился распознавать изображение кота, его предварительно обучают на тысячах таких изображений, а он "замечает" сходства: уши, шерсть, контуры фигуры. Если уши конкретной формы есть у тысячи котов, то это становится определенным маркером распознавания. А совокупность маркеров помогает более или менее точно определять, это фото кота или нет. Это и вправду похоже на работу мозга: нейроны связаны между собой, и эта связь помогает сопоставлять новую информацию со старой, а уши животного с той формой, о которой нейросеть уже "знает":

Что произошло революционного? Сегодня, в последних версиях GPT теперь каждый фрагмент входных данных еще и имеет "вес" как коэффициент, и все эти веса суммируются. Сеть решает: стоит ли эти данные передавать дальше, или лучше сосредоточиться на более важных и сохранить ресурсы для них? Именно настройка "весов" позволила ИИ свести к минимуму разницу между ожидаемым и фактическим результатом.

Вот этот механизм "внимания" и стал прорывным. Добавим к этому развитие NLP, или Natural Language Processing, то есть обработку естественного языка, которая "научила" искусственный интеллект понимать, интерпретировать и генерировать человеческую речь. А в сочетании с усовершенствованием алгоритмов машинного обучения и доступом к большим данным, которые появились благодаря Интернету, это ознаменовало новую эру в развитии искусственного интеллекта.

Сегодня искусственный интеллект как более широкая область охватывает науку о данных и машинное обучение, включая такие области, как обработка естественного языка, робототехника и машинное обучение.

ИИ моделирует человеческий интеллект, его способности мыслить и воспринимать. Это, в общем-то, и устрашает население.

Привет, Скайнет?..

Во всем мире сейчас есть опасения относительно того, как сильно развились технологии искусственного интеллекта. Появляются прогнозы будущих увольнений в компаниях, где специалистов сможет заменить ИИ, а некоторые всерьез переживают, что GPT захватит мир.

На самом деле GPT все еще достаточно ограничен для таких глобальных планов, которые живописно обрисовал западный кинематограф. Пока что это лишь языковая модель, которая может стать ценным инструментом для ежедневных задач. Вспомним эпоху, когда инженеры скрупулезно прочерчивали каждую деталь вручную, измеряя каждый миллиметр и выверяя пропорции. После того как дизайн был завершен, детали изготавливались и тестировались, что занимало дни. Появление первых компьютеров и 2D- и 3D-программ полностью изменило мир инженерии, автоматизируя сложные расчеты и даже тестирование готовой детали на совместимость моментально в виртуальной плоскости.

Конечно, тогда также был этап недоверия к точности результатов, циклы калибровок, переживания, что машины заменят живых людей. Но инженеры нужны и сегодня, и все, что изменилось — это инструмент в их руках. Зато с тех пор они смогли сосредоточиться на более творческих аспектах своей работы, что, по сути, и изменило мир технологий.

Что нового в GPT-4o?

Новая технология GPT-4o работает с полученными входными данными революционно быстро. К примеру, если мы, люди, на встрече охарактеризуем фон видео коллеги, мы отметим стиль интерьера и полку с интересными книгами позади, и вряд ли отметим что-то о солнечном блике на стене, потому что это несущественные детали. Потрясающе, но GPT-4o научился "видеть" все именно так "экономно" и "логично", как человек, что уже продемонстрировали новые презентации от OpenAI. Эта многослойная искусственная нейронная сеть (более 100 млрд нейронов) умеет общаться на 26 языках и анализировать не только пиксели и слова, но и аудио.

Все время своего существования GPT продолжает учиться на большом массиве текста, чтобы понимать нюансы языка, определять шаблоны и связи, учитывать тон, стиль и аудиторию. Благодаря этому стало возможным решать те задачи, которые раньше казались невозможными для машин. Более того, современные нейросети самостоятельно настраивают свои "веса" и стремятся к еще более точным данным. Свой вклад вносят и люди. Например, новая языковая модель GPT-4 была дополнительно подготовлена 70+ внешними экспертами из таких сфер, как социальная психология, дезинформация, предвзятость и справедливость, чтобы уменьшить риски и ошибки.

Для чего можно использовать ChatGpt?

Благодаря своим новым умениям GPT становится ценным помощником в бизнесе, который теперь умеет "видеть", "слышать", и еще быстрее обрабатывать большое количество данных, предоставляя обратную связь на понятном языке. По сути, теперь это более продвинутая форма искусственного интеллекта, способная выполнить большинство интеллектуальных задач, которые по силам человеку.

Как спросить что-то у ChatGPT?

Доступный для всех ChatGPT - это диалоговый интерфейс, который можно открыть из браузера. В нем можно создать сразу несколько чатов, предоставляя разноплановые данные для различных задач. Так вы сможете в одном чате общаться с "бухгалтером", в другом - с "юристом", в третьем с "маркетологом". В этом процессе ИИ будет похож на внешнего консультанта: чем больше деталей и входных данных вы постепенно предоставите, тем более точным и релевантным будет ответ, а сами чаты хранятся структурировано.

Для бизнеса более выгодно интегрировать GPT в сайт, интернет-магазин, веб-портал или CRM-систему. Такую модель ИИ можно будет настроить более точно, через API-интеграции она будет работать стабильнее и продуктивнее. Через веб-интерфейс GPT можно будет доверить управление документами, генерацию описаний товаров и контента для блога, назначать задачи через вызов функций и обслуживать клиентов через "умные" чат-боты, как это сегодня делают главные игроки рынка. GPT умеет анализировать продажи и отзывы клиентов, предоставлять регулярные или срочные отчеты, автоматизировать многие бизнес-процессы.

Как интегрировать GPT в веб-продукт?

Интеграция GPT в веб-ресурс бизнеса позволяет вывести услуги на новый уровень благодаря таким инструментам:

• коммуникация клиентов через чат-бот, электронные письма и персональные предложения на основе предпочтений;
• отслеживание поведения клиентов и их проявления эмоций, чтобы оперативно реагировать на беспокойство пользователей и улучшать слабые места;
• анализ бизнес-процессов, прибыли, оттока клиентов;
• генерация содержимого системы, как описания продуктов или учебные материалы;
• создание профилей клиентов на основе сегментирования, что полезно для маркетинговых мероприятий;
• ведение базы данных и обогащение информации о клиентах.

Возможна также интеграция GPT с другими системами ИИ для дополнительных инструментов, таких как голосовые подсказки или компьютерное видение (распознавание фото, которое прислал клиент).

Чтобы внедрить GPT в ваш онлайн продукт, вам понадобятся услуги веб-разработки. Интеграция возможна с помощью:

• серверного скрипта, принимающего запросы от пользователя в User Interface и передающего на OpenAI через API ключ;
• библиотеки ChatGPT.js от JavaScript, через которую можно добавить GPT в HTML-код сайта;
• размещения Docker-контейнера с GPT на одном с сайтом хостинге;
• готовых SDK-инструментов от OpenAI, не требующих кода (API Playground, Whisper, DALL-E).

Среди всех этих методов интеграция GPT через API признана самой продуктивной. В этом случае GPT находится на стороннем сервере и не перегружает локальную инфраструктуру, что достаточно безопасно в плане конфиденциальности данных. Плюс GPT активно развивается, и его новые функции будет легко подключать сразу, лишь обновляя код интеграции.

Как происходит этот процесс для отдельной компании? Такую услугу предоставляют современные компании веб-разработки, как Asabix:

1. Подготавливают специальные инструменты API, через которые ваши системы будут взаимодействовать с GPT. Определяют формат запросов, уровни авторизации и другие параметры, как температура генерации, которая будет влиять на точность и креативность ответов.
2. Калибруют модель GPT в соответствии с бизнес-потребностями. Чаще это обучение модели на данных компании, например, на сценариях взаимодействия среди различных ролей (система, пользователь, менеджер) или коллекциях скриптов из отдела продаж. ИИ устанавливает связи, учится ориентироваться в похожих ситуациях, что потом проверяют на тестовом наборе данных. При необходимости создают дополнительный либо новый обучающий набор данных, который включает больше примеров или лучше отформатирован.
3. Проводят тщательное тестирование, чтобы убедиться, что GPT интегрируется без проблем и работает корректно во всех возможных сценариях. Когда результаты ответов станут удовлетворять, их переносят на реальные задачи.
4. Запускают пилотную версию на ограниченном количестве пользователей для выявления возможных недостатков, которые сразу исправляют.
5. Собирают обратную связь для дальнейшей оптимизации, анализируя производительность, точность и широту ответов.

Постинтеграционная поддержка не нужна, поскольку техническим обслуживанием и обновлением программного обеспечения модели GPT занимается поставщик API - OpenAI. По сути, GPT — это внешний сервис, благодаря которому современный бизнес экономит на инфраструктуре.

Развертывание искусственного интеллекта на веб-порталах открывает дополнительные возможности для бизнеса и знаменует собой новую эру в развитии искусственного интеллекта. Благодаря способности обрабатывать большие объемы данных, понимать естественную речь и быстро обучаться, GPT-4o становится выгодным инструментом для автоматизации, оптимизации и улучшения бизнес-процессов. Это новые горизонты для взаимодействия с клиентами, анализа данных и создания персонализированного контента. Хотя до сих пор есть опасения относительно влияния ИИ на рынок труда, история показывает, что технологические прорывы обычно приводят к трансформации профессий, а не к их полному исчезновению. А вот компании, которые осознают потенциал таких открытий, получают значительное конкурентное преимущество.