GPT-4o для бізнесу: еволюція штучного інтелекту

На диво швидкі відповіді в чаті інтернет-магазину, персоналізована roadmap навчання на онлайн-курсах, вдало запропоновані товари під час онлайн-шопінгу — GPT не тільки вміє спілкуватися в чаті, але й може бути корисним в онлайн-бізнесі.

Generative Pre-trained Transformer, або GPT, сьогодні на слуху у всіх — від дітей до великих корпорацій. GPT творить революцію в багатьох сферах та перевершує найсміливіші очікування. Нова модель GPT-4o від компанії OpenAI вже імітує емоції, говорить вголос (ще й на різних діалектах) та працює зі вкладеними файлами. Це відкриває дивовижні можливості для бізнесу, які ми розглянули в попередній статті. А сьогодні пропонуємо з вами зануритися в секрети цієї технології та зрозуміти, як саме вона працює і за яких умов її продуктивність найвища.

Як у комп’ютерів з’явився “мозок”

Цікаво, що сама концепція математичного нейрона з'явилася ще в 1943 році, а спроби навчити машини "мислити" — значно пізніше, у 1980-х роках.

Лише в у 2017 році компанія Google (хто б в ній сумнівався) представила революційний тип нейронної мережі “трансформатори”. Вони заклали основу для багатьох сучасних систем штучного інтелекту, які до всього вже пишуть музику та вірші. З того часу моделі GPT розвивалися так:

• GPT-1 (2018) — 117 мільйонів параметрів;
• GPT-2 (2019) — 1.5 мільярда параметрів, значно краща генерація тексту;
• GPT-3 (2020) — потужна модель, здатна виконувати задачі без додаткового навчання;
• GPT-4 (2023) — турбомодель з новими алгоритмами та високим інтелектом;
• GPT-4о (2024) — найшвидша модель з наявних.

А от ChatGPT, назва якого більш відома, — це конкретна реалізація GPT, одна з його моделей, оптимізована для генерації текстових відповідей в реальному часі. Тобто це і є той самий популярний чат, який так здивував своїми можливостями користувачів.

У ChatGPT, звісно, є конкуренти, в основі яких — теж штучні нейронні мережі. Це такі мовні моделі, як Gemini від Google, Bing від Microsoft, Claude від Anthropic, LLaMA від Meta та інші, які пишуть тексти, аналізують дані та генерують ілюстрації. Модель GPT-4 від OpenAI серед них найбільш популярна, та завдяки своїй інтерактивності використовується в багатьох додатках, як ChatGPT, Bing (для більш релевантних відповідей), Copilot від Githab та ін.

В чому ж сила технології нейронних мереж? По суті, це імітація роботи нейронних мереж людського мозку. Кожен штучний нейрон приймає дані, чи то пікселі з зображення, чи слова з тексту, обробляє їх і передає далі, створюючи складні мережі. І це має абсолютно практичне значення: сьогодні алгоритми нейронних мереж вміють ідентифікувати біологічні матеріали на мікроскопічному рівні, розпізнавати обличчя, знаходити подібні зображення та багато чого іншого.

Як це працює? Для того, щоб ШІ навчився розпізнавати зображення кота, його попередньо навчають на тисячах таких зображень, а він “помічає” схожості: вуха, шерсть, контури фігури. Якщо вуха конкретної форми є у тисячі котів, то це стає певним маркером розпізнавання. А сукупність маркерів допомогає більш-менш точно визначати, це фото кота чи ні. Це справді дуже схоже на роботу мозку: нейрони пов’язані між собою, і цей зв’язок допомагає співставляти нову інформацію зі старою, а вуха тварини з тією формою, про яку нейромережа вже “знає”:

Що сталось революційного? Сьогодні, в останніх версіях GPT тепер кожен фрагмент вхідних даних ще й має “вагу” як коефіцієнт, і всі ці ваги підсумовуються. Мережа вирішує: чи варто ці дані передавати далі, чи краще зосередитися на більш важливих і зберегти ресурси для них? Саме налаштування “ваг” дозволило ШІ звести до мінімуму різницю між очікуваним і фактичним результатом.

Ось цей механізм "уваги" і став проривним. Додамо до цього розвиток NLP, або Natural Language Processing, тобто обробку природньої мови, яка “навчила” штучний інтелект розуміти, інтерпретувати та генерити письмово та усно (в GPT-4o) людську мову. А у поєднанні з удосконаленням алгоритмів машинного навчання та доступом до великих даних, які з’явились завдяки Інтернету, це ознаменувало нову еру в розвитку штучного інтелекту.

Сьогодні штучний інтелект як ширша сфера охоплює науку про дані та машинне навчання, включно з такими галузями, як обробка природної мови, робототехніка та машинне навчання.

ШІ моделює людський інтелект, його роздуми та сприйняття. Це, взагалі-то, і лякає населення.

Привіт, Скайнет?..

В усьому світі зараз є побоювання щодо того, як сильно розвинулись технології штучного інтелекту. З'являються прогнози майбутніх звільнень в компаніях, де спеціалістів зможе замінити ШІ, а деякі всерйоз переживають, що GPT захопить світ.

Насправді GPT все ще досить обмежений для таких глобальних планів, які живописно змалював західний кінематограф. Поки що це лише мовна модель, яка може стати цінним інструментом для щоденних задач. Згадаймо епоху, коли інженери скрупульозно викреслювали кожну деталь вручну, вимірюючи кожен міліметр і вивіряючи пропорції. Після того як дизайн було завершено, деталі виготовлювались та тестувались, що займало дні. Поява перших комп'ютерів і 2D- та 3D-програм повністю змінила світ інженерії, автоматизуючи складні розрахунки й навіть тестування готової деталі на сумісність миттєво у віртуальній площині.

Звичайно, тоді також був етап недовіри до точності результатів, цикли калібрувань, переживання, що машини замінять живих людей. Але інженери потрібні й сьогодні, і все, що змінилось — це інструмент в їх руках. Проте відтоді вони змогли зосередитися на більш творчих аспектах своєї роботи, що, по суті, і змінило світ технологій.

Що нового в GPT-4o?

Нова технологія GPT-4o працює з отриманими вхідними даними революційно швидко. Приміром, якщо ми, люди, на зустрічі охарактеризуємо тло відео колеги, ми відмітимо стиль інтер'єру та полицю з цікавими книжками позаду, і навряд чи відмітимо щось про сонячний відблиск на стіні, бо це несуттєві деталі. Шокуюче, але GPT-4o навчився "бачити" все саме так "економно" і "логічно", як людина, що вже продемонстрували нові презентації від OpenAI. Ця багатошарова штучна нейронна мережа (понад 100 млрд нейронів) вміє спілкуватися 26 мовами та аналізувати не тільки пікселі й слова, але й аудіо.

Весь час свого існування GPT продовжує навчатися на великому масиві тексту, щоб розуміти нюанси мови, визначати шаблони та зв’язки, враховувати тон, стиль та аудиторію. Завдяки цьому стало можливим розв'язувати ті задачі, які раніше здавалися неможливими для машин. Щобільше, сучасні нейромережі самостійно налаштовують свої “ваги” та прагнуть до ще більш точних даних. Свій вклад вносять і люди. Наприклад, нова мовна модель GPT-4 була додатково підготовлена 70+ зовнішніми експертами з таких сфер, як соціальна психологія, дезінформація, упередженість і справедливість, щоб зменшити ризики та помилки.

Для чого можна використовувати ChatGpt?

Завдяки своїм новим вмінням GPT стає цінним помічником в бізнесі, який тепер вміє “бачити”, “чути”, і ще швидше обробляти велику кількість даних, надаючи зворотний зв’язок зрозумілою мовою. По суті, тепер це більш продвинута форма штучного інтелекту, яка здатна виконати більшість інтелектуальних задач, які під силу людині.

Як запитати щось у ChatGPT?

Доступний для всіх ChatGPT — це діалоговий інтерфейс, який можна відкрити з браузера. В ньому можна створити одразу декілька чатів, надаючи різнопланові дані для різних задач. Так ви зможете в одному чаті спілкуватися з “бухгалтером”, в іншому — з “юристом”, в третьому з “маркетологом”. В цьому процесі ШІ буде схожий на зовнішнього консультанта: чим більше деталей і вхідних даних ви поступово надасте, тим більш точною і релевантною буде відповідь, а самі чати зберігаються структуровано.

Для бізнесу більш вигідно інтегрувати GPT у сайт, інтернет-магазин, вебпортал чи CRM-систему. Таку модель ШІ можна буде налаштувати більш точно, через API-інтеграції вона працюватиме стабільніше і продуктивніше. Через вебінтерфейс GPT можна буде довірити управління документами, генерацію описів товарів і контенту для блогу, призначати задачі через виклик функцій та обслуговувати клієнтів через “розумні” чат-боти, як це сьогодні роблять головні гравці ринку. GPT вміє аналізувати продажі та фідбеки клієнтів, надавати звіти регулярно чи в потрібний момент, автоматизувати багато бізнес-процесів.

Як інтегрувати GPT у вебпродукт?

Інтеграція GPT у вебресурс бізнесу дає змогу вивести послуги на новий рівень завдяки таким інструментам:

• комунікацію клієнтів через чат-бот, електронні листи та персональні пропозиції на основі вподобань;
• відстеження поведінки клієнтів та їх вияву емоцій, щоб оперативно реагувати на занепокоєння користувачів та покращувати слабкі місця;
• аналіз бізнес-процесів, прибутку, відтоку клієнтів;
• генерація вмісту системи, як описи продуктів чи навчальні матеріали;
• створення профілів клієнтів на основі сегментування, що корисно для маркетингових заходів;
• ведення бази даних та збагачення інформації про клієнтів.

Можлива також інтеграція GPT з іншими системами ШІ для додаткових інструментів, як голосові підказки чи комп’ютерне бачення (розпізнавання фото, яке надіслав клієнт).

Щоб впровадити GPT у ваш онлайн продукт, вам знадобляться послуги веброзробки. Інтеграція можлива за допомогою:

• серверного скрипта, що приймає запити від користувача в User Interface і передає на OpenAI через API ключ;
• бібліотеки ChatGPT.js від JavaScript, через яку можна додати GPT в HTML-код сайту;
• розміщення Docker-контейнеру з GPT на одному з сайтом хостингу;
• готових SDK-інструментів від OpenAI, які не потребують коду (API Playground, Whisper, DALL-E).

Серед усіх цих методів інтеграція GPT через API визнана найпродуктивнішою. В цьому випадку GPT знаходиться на сторонньому сервері й не перевантажує локальну інфраструктуру, що досить безпечно в плані конфіденційності даних. Плюс GPT активно розвивається, і його нові функції буде легко підключати одразу, лише оновлюючи код інтеграції.

Як відбувається цей процес для окремої компанії? Таку послугу надають сучасні компанії веброзробки, як Asabix:

1. Підготовляють спеціальні інструменти API, через які ваші системи будуть взаємодіяти з GPT. Визначають формат запитів, рівні авторизації та інші параметри, як температура генерації, яка впливатиме на точність і креативність відповідей.
2. Калібрують модель GPT відповідно до бізнес-потреб. Зазвичай це навчання моделі на даних компанії, наприклад, на сценаріях взаємодії серед різних ролей (система, користувач, менеджер) або колекціях скриптів з відділу продажів. ШІ встановлює зв'язки, вчиться орієнтуватися в схожих ситуаціях, що потім перевіряють на тестовому наборі даних. За необхідності створюють додатковий або новий навчальний набір даних, який містить більше прикладів або краще відформатований.
3. Проводять ретельне тестування, щоб переконатися, що GPT інтегрується без проблем і працює коректно в усіх можливих сценаріях. Коли результати відповідей стануть задовольняти, їх переносять на реальні завдання.
4. Запускають пілотну версію на обмеженій кількості користувачів для виявлення можливих недоліків, які відразу виправляють.
5. Збирають зворотний зв'язок для подальшої оптимізації, аналізуючи продуктивність, точність і широту відповідей.

Післяінтеграційна підтримка не потрібна, оскільки технічним обслуговуванням та оновленням програмного забезпечення моделі GPT займається постачальник API — OpenAI. По суті, GPT — це зовнішній сервіс, завдяки якому сучасний бізнес економить на інфраструктурі.

Розгортання штучного інтелекту на вебпорталах відкриває додаткові можливості для бізнесу та знаменує собою нову еру в розвитку штучного інтелекту. Завдяки здатності обробляти великі обсяги даних, розуміти природну мову та швидко навчатися, GPT-4o стає вигідним інструментом для автоматизації, оптимізації та покращення бізнес-процесів. Це нові горизонти для взаємодії з клієнтами, аналізу даних та створення персоналізованого контенту. Хоча досі існують побоювання щодо впливу ШІ на ринок праці, історія показує, що технологічні прориви зазвичай призводять до трансформації професій, а не до їх повного зникнення. А ось компанії, які усвідомлюють потенціал таких відкриттів, отримують значну конкурентну перевагу.