近年来, 随着人工智能技术在各个领域取得了蓬勃的发展,GPT(Generative Pre-trained Transformer) 成为了一个备受关注的话题
近年来, 随着人工智能技术在各个领域取得了蓬勃的发展,GPT(Generative Pre-trained Transformer) 成为了一个备受关注的话题。过去, 人们对于人工智能的理解可能停留在机器学习、数据分析等领域。然而, 随着技术的不断进步,GPT 技术的问世, 无疑让人们对人工智能的认知更进一步。
GPT 是一种自然语言处理技术, 它采用了深度学习算法中的 Transformer 结构, 可以通过对大量文本数据进行预训练, 生成高质量的自然语言文本。具体来说,GPT 会在训练过程中学习语言的规则和语境关系, 以及单词和短语的含义和语义信息, 并将它们整合到生成文本的过程中。这就使得 GPT 在写作文章、摘要、翻译、对话等自然语言处理任务上有着出色的表现。
GPT 作为一项新兴的技术, 也逐渐成为数字科技领域中的重要组成部分, 未来, 每一个企业都要用 GPT 大模型来重塑数字能力, 提升企业核心竞争力。
1 GPT 大模型具备的技术能力
与传统的自然语言处理技术相比,GPT 具备一些明显的优势。首先,GPT 可以利用海量的预训练数据进行训练, 这样可以帮助模型更好地理解语言规则和语义关系, 从而提高模型的性能。其次,GPT 的模型结构非常灵活, 可以根据不同的任务进行微调, 这使得 GPT 在各种自然语言处理任务中表现出色。最后,GPT 生成的文本相对于其他技术生成的文本更加自然、流畅和连贯, 这使得它在文本生成任务中具有巨大优势。
GPT 大模型具备的突出能力如:理解能力、推理能力、学习能力和创作能力, 让技术赋能业务, 让业务操作更聪明。
01 理解能力:理解指令意图、多模态理解
GPT 能够高效理解上下文信息, 从而更好地满足用户的需求。通过分析用户输入的文本,GPT 能够抓住关键信息, 理解和预测用户意图, 从而提供更贴切、准确的回应。这使得与 GPT 的交互过程变得更加自然、高效。
02 推理能力:思维链构建、复杂任务分解
基于深度学习技术和庞大的知识库, 让大量的数据参与训练,GPT 拥有了一定的推理和分析能力。这使得 GPT 不仅能提供知识性的回应, 还能够根据上下文进行逻辑推理、判断和分析, 从而更好地满足用户需求。
03 学习能力:自我学习、举一反三
GPT 在不断接触新数据的过程中, 具有强大的自我学习和自我进化的能力。通过对新数据的学习, 能够不断优化自身的模型, 提高自然语言处理、推理和分析等方面的能力。还可以用于机器翻译任务, 将一种语言的文本翻译成另一种语言。它可以在翻译工作中提供辅助, 快速翻译大量文本, 并且可以提供实时翻译服务。
04 创作能力:可生成文本、图片、音乐、视频、代码
GPT 可以用于生成文章、新闻报道、财务报告和程序代码写作等。它可以根据给定的主题或关键词自动生成相关内容, 帮助企业提高创作效率;还可以自动生成文本的摘要或概括, 提取关键信息, 帮助用户快速了解文本内容, 节省阅读时间。
2 GPT 智慧能力的技术支撑
GPT 之所以具有强大的智慧能力, 主要是后台数据、算法、算力这三个核心要素的有力支撑。
实现人工智能的首要因素是数据, 数据是一切智慧物体的学习资源, 相当于 AI 的「粮食」, 没有了数据, 任何智慧体都很难学习到知识, 以 GPT-3 举例, 它是目前最大的自然语言处理模型之一, 具有 1.75 万亿个参数。它的训练数据包括从互联网上收集的文本、书籍、文章、新闻、论文和其他资源。据报道,GPT-3 的训练数据量达到了 45TB, 近 1 万亿个单词, 相当于 1351 万个牛津词典, 这是一个相当庞大的数据集, 这么大的数据集会带来更准确和全面的分析和预测。
其次是算法, 没有算法的突破,AI 是不可能发展到今天的高度, 算法的突破主要是归根与深度学习和神经网络等相关技术的进展。这些算法也是借鉴了人的思考方式, 通过多层次的神经网络算法实现智能化的应用。通过各种算法构建模型, 模型的数量越多, 支撑的场景和解决的问题就越多,AI 的能力就越强。据知名媒体报道,GPT-4 估计有万亿级参数和模型框架, 数量级接近人脑, 是真正的大模型。
最后是算力, 算力是 AI 的基础设施, 也是指计算机处理的能力, 由于深度学习模型涉及非常多的参数, 有的 AI 算法参数达到几百亿。以 GPT-3 为例, 每个词运算量超万亿次,GPU 每秒 312 万亿计算。由于需要通过训练去调整 AI 的各个参数, 因此计算量是很大的, 需要高性能的计算机去实现。同时神经网络的算法是可以并行计算的, 采用支持并行计算的处理器来实现 AI 的训练是有优势的。
对 GPT 大模型而言, 以上三个要素缺一不可, 而如果没有大量的数据, 而无法训练这个神经网络;如果没有合适的算法, 则理论上就不能解决问题;如果没有高性能的计算机 (算力), 则这个训练过程将会极度缓慢。
3 GPT 大模型在企业管理中的创新应用
企业数字化正在经历信息化、数字化、智能化和数治化四个阶段, 数治企业就是用数据治理企业, 代表着数字化转型的最高阶段, 领先的企业正探索以数据驱动来治理企业, 而利用 AI 技术创新的大模型将是引领企业创新的新引擎。
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01 供应链风险监控
利用苍穹 GPT 大语言模型、机器学习算法, 结合外部材料价格、企业信用风险数据, 宏观经济指标等对企业供应链多层的企业、产品、产业进行风险智能识别, 为企业发现潜在的风险, 优化供应链采销关系, 并提供智能建议, 以便企业快速做出应对。
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02 智能分析助手
通过 GPT 大模型及智能归因能力, 对决策大屏整体内容、单指标、指标变动原因、图表卡片内容自动分析解读业务状况, 存在的问题与原因, 改进措施与建议等。
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03 智能预测
借助 GPT 大模型及机器学习能力, 为企业生成未来某段时间的销量数据和智能建议, 可以显著提升预测准确率和减少人工预测所花费的时间。并通过现有的 ERP 系统打通物料需求计划和生产排产计划, 提升企业的整个产供销一体化效率, 优化库存等。
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结语
总的来说, 在这新一轮科技革命与产业变革过程中,AI 技术的发展势必会对全球经济, 企业创新和管理产生深远的影响, 推动整个社会走向智能化, 而智能化也是所有企业的必由之路。
GPT 不断深入应用也将会对企业战略制定、市场分析咨询等方面, 产生巨大的影响力。作为一款领先的 AI 技术,GPT 大模型的出现也证明了人工智能技术的发展前景。希望未来的 AI 技术能够更好地服务于人类社会, 帮助人们解决更多的实际问题。
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