Mengenal ChatGPT Dan Strategi Pengetahuannya

ChatGPT sedang menggemparkan dunia! Itu berada di mana saja. Teman-teman saya terus-terusan mengirimi saya contoh beberapa hal fantastis dan tidak tersangka yang sudah dilaksanakan ChatGPT. ChatGPT mencapai lebih satu juta pengguna cuma dalam lima hari.

Saya tidak kaget menyaksikan begitu baiknya ChatGPT. Tetapi saya kagum dengan perkembangan hebat dari kesadaran akan alat ini dalam dua bulan terakhir. Dan itu sudah menggerakkan saya untuk membantu semuanya orang memahami bagaimana ChatGPT dan model bahasa besar akan mempengaruhi keseluruhnya taktik pengetahuan Anda dan kekuatan Anda membuat asisten kognitif untuk semuanya pekerja pengetahuan Anda.

Banyak pembaca menganggap saya sebagai pakar strategi adopsi grafik pengetahuan perusahaan. Tetapi, saya sudah mengikuti mode bahasa besar dengan cermat sepanjang sekian tahun semenjak rekan saya Ravi Kondadidi memberikan keyakinan saya mengenai kekuatannya di tahun 2019. Saya mulai menulis mengenai GPT dan BERT untuk membantu guru membuat gagasan pelajaran STEM, istilah glosarium, dan pertanyaan pilihan ganda. Dan dengan tiap rilis, GPT jadi lebih baik. Jadi lebih gampang untuk hasilkan konten yang pas dari perintah simpel.

Saat ini OpenAI sudah menambah pembelajaran penguatan ke jalur kerja mereka untuk satu kali lagi memperbaiki mode mereka. Hasilnya luar biasa. Dan AI generatif mengendarai kurva hype ke tingkat yang menurut saya tidak mungkin. Tapi penting untuk berhenti sesaat dan merenungkan apa yang terjadi di sini dan bagaimana AI generatif akan mempengaruhi produktivitas pekerja pengetahuan kita. Kuncinya adalah menghargai jika GPT bisa secara cepat disamakan dengan biaya yang efektif untuk membuat agen kognitif di atas pengetahuan umum untuk pekerjaan berulang-ulang tertentu yang sudah dilakukan pekerja pengetahuan.

Perpustakaan dan Penelusuran

Langkah saya ingin mendekati ini adalah supaya kita membandingkan AI generatif dengan penelusuran internet. Saat sebelum kita mempunyai mesin pencari seperti Google dan Bing, cari pengetahuan memerlukan waktu lama. Kami harus ke perpustakaan dan minta bantuan pustakawan rekomendasi. Pustakawan selanjutnya akan menimbang keinginan kami, merenungkannya, ajukan pertanyaan verifikasi, dan menuntun kami ke rak buku yang pas di perpustakaan.

Mencari

Sesudah mesin pencari keluar, kami tidak begitu bergantung pada perpustakaan lokal dan pustakawan. Kami bisa menuliskan kata kunci ke Google, yang hendak mengembalikan peringkat ringkasan dari dokumen paling relevan dan terkenal yang diketemukan di situs. Kami selanjutnya harus menggulir dokumen, mendapati yang pas dan buka dokumen untuk mendapati infonya.

Walau banyak beberapa perusahaan mempunyai alat penelusuran internal, mereka tidak pintar ambil dokumen yang betul. Konten yang Anda periksa 10 menit lalu akan terkubur 100 dokumen pada hasil pencarian. Akibatnya, pekerja kami umumnya lakukan pencarian Google lebih dulu dan pencarian Sharepoint cuma untuk alat paling akhir.

ChatGPT

Saat ini dengan alat seperti ChatGPT, dunia kita sudah berbeda kembali. Kami tak lagi harus buka file dan mendapati bagian text yang akurat. ChatGPT akan hasilkan jawaban naratif terinci buat kami. ChatGPT mensintesis beberapa sumber pengetahuan yang lain dan membuat tubuh text yang koheren komplet dengan daftar point, code contoh, dan keterangan mengenai langkah memasang pustaka yang dibutuhkan untuk memakai kode itu. Seterusnya, kami bisa meminta untuk menerangkan lebih detil di prompt berikut jika kami membutuhkan info lebih lanjut.

Keterbatasan Penelusuran

Saat ini silahkan kita saksikan masalah mendasar dengan mesin pencari publik:

Mereka tidak menyertakan organisasi dan dokumen pribadi Anda. Mereka tidak dapat memanfaatkan catatan dan grafik pengetahuan pribadi Anda.
Mereka tidak dapat menyatukan hasilnya dalam konten baru.

AI generatif melatih koleksi besar dokumen. Tetapi mereka bukan hanya membuat index terbalik untuk penelusuran cepat. Mereka membuat jaringan saraf yang menghasilkan penyematan untuk dokumen. Penyematan ini dipersiapkan supaya pengetahuan diletakkan secara stabil berdasar ide, tidak cuma kata kunci.

Bagaimana AI Generatif Bisa Membantu

Bisakah alat seperti OpenAI GPT membantu di sini? Jawabannya pasti ya. Meskipun ChatGPT saat ini tidak memiliki cara untuk menyempurnakan dokumen perusahaan Anda, sistem OpenAI GPT dapat dengan mudah disesuaikan. Membuat satu set pasangan respons cepat dari dokumen internal Anda memungkinkan kami membuat versi AI generatif yang disesuaikan yang semakin cerdas dengan semakin banyak data yang kami miliki.

Menurunkan Biaya Asisten Kognitif

Bagaimana kamu lakukan ini? Anda bekerja dengan tiap unit usaha untuk pahami tantangan intinya. Anda memetik dokumen mereka dan membuat diagram pengetahuan. Dan saat mereka mempunyai pertanyaan, Anda biarkan mereka mengetiknya ke antar-muka bahasa alami. Bila Anda bisa jawab pertanyaan dengan membuat dokumen simpel, itu ialah langkah awal. Bila Anda perlu jalankan kueri, Anda perlu mengekstrak patokan dari dokumen, jalankan kueri diagram, dan kembalikan hasilnya dalam media yang sama sesuai text, tabel, atau bagan.

Tiap organisasi Tech Forward akan mempunyai beberapa ratus asisten kognitif yang membantu pekerja pengetahuan mereka beberapa tahun dari sekarang ini. Sama seperti yang diharap pekerja kami agar bisa terhubung Google, mereka akan menginginkan alat seperti ChatGPT. Tetapi berikut perbedaan besar: versi ChatGPT mereka yang akan datang akan disamakan dengan grafik pengetahuan internal dan individu mereka.

Biaya penyempurnaan GPT pada sistem Microsoft Azure sekarang ini dipandang sekitaran $84/jam. $84/jam nampaknya tinggi saat kami mengetahui jika kami bisa memakai server Habana Gaudi baru yang kuat dengan 8 HBU dengan harga $13/jam. Saat organisasi lain membuat fine-tuner GTP, biayanya akan turun.

Ringkasan

Di masa lalu, karyawan pengetahuan mau tak mau menggunakan mesin pencari yang tidak mengintegrasikan dan menjadikan satu pengetahuan mereka. Saat ini tiap karyawan pengetahuan dalam organisasi Anda bisa merampingkan proses usaha mereka memakai asisten kognitif yang jawab pertanyaan bahasa natural serta mengembalikan pengetahuan yang disintesis secara koheren.