Dlaczego Twoja firma potrzebuje dziś pracownika AI?
Nie można zaprzeczyć transformacyjnej mocy rozwiązań AI, takich jak ChatGPT, w nowoczesnych miejscach pracy. Od usprawnienia redagowania wiadomości e-mail po zapewnienie wsparcia w zakresie zdrowia psychicznego, ChatGPT rewolucjonizuje sposób, w jaki podchodzimy do codziennych zadań. Nie jest jednak pozbawiony ograniczeń, takich jak brak możliwości dostosowania do konkretnej bazy wiedzy biznesowej. Wejdź do Cody, bezkodowego, bezproblemowego rozwiązania, które wprowadzi do Twojej organizacji to, co najlepsze w sztucznej inteligencji.
Przyjrzyjmy się trzem sposobom, w jakie sztuczna inteligencja może przynieść korzyści Twojej organizacji:
Trening: Od statycznego do dynamicznego
Tradycyjne metody szkoleniowe często obejmują statyczne, wstępnie zdefiniowane przepływy, które są nie tylko mniej angażujące, ale także niekoniecznie dostosowane do potrzeb biznesowych. Wykorzystując sztuczną inteligencję, można wprowadzić dynamikę i interaktywność do programów szkoleniowych dla pracowników.
W przypadku Cody wystarczy przesłać istniejące dokumenty szkoleniowe – niezależnie od tego, czy są to pliki PDF, czy dokumenty Word. Wybieraj spośród gotowych szablonów botów lub skorzystaj z zaawansowanego kreatora botów, aby dostosować osobowość Cody’ego do swoich upodobań. W zaledwie kilku prostych krokach otrzymasz spersonalizowanego trenera onboardingu, który zaspokoi potrzeby każdego pracownika, zwiększając tym samym skuteczność i intuicyjność programów szkoleniowych.
Wyszukiwanie: Udostępnianie wiedzy
Jaki jest sens posiadania dobrze udokumentowanej bazy wiedzy biznesowej, jeśli pracownicy spędzają całe wieki na przeszukiwaniu danych? Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, takie jak Cody, zmieniają sposób uzyskiwania dostępu do informacji w organizacji, działając jak wewnętrzna wyszukiwarka.
Po przesłaniu wiedzy biznesowej do Cody, każde zapytanie wykonane w języku naturalnym spotka się z precyzyjną, spójną odpowiedzią wygenerowaną na podstawie konkretnych danych. To tak, jakby mieć 24/7 ludzkiego eksperta gotowego odpowiedzieć na wszystkie pytania. Minęły już czasy bezcelowego przeszukiwania niekończących się danych.
Automatyzacja: Upraszczanie przepływów pracy
Nasza najnowsza aktualizacja pozwala przenieść automatyzację na wyższy poziom. Cody płynnie integruje się teraz z Zapier, umożliwiając tworzenie zautomatyzowanych przepływów pracy opartych na sztucznej inteligencji, które są nie tylko wydajne, ale także przyjazne dla użytkownika. Automatyzacja rutynowych zadań pozwala pracownikom skupić się na bardziej znaczącej pracy. A dzięki możliwościom sztucznej inteligencji Cody’ego generowana zawartość jest na równi z tym, co mógłby stworzyć człowiek, jeśli nie lepsza.
Zapier to narzędzie, które umożliwia połączenie Cody z ponad 5000 aplikacji, otwierając świat nieskończonych możliwości.
Przyszłość jest teraz i jest nią Cody
Zagłębiliśmy się w transformacyjną moc sztucznej inteligencji w miejscu pracy, koncentrując się na jej wpływie na szkolenia, wyszukiwanie i automatyzację przepływów pracy. Dzięki platformom takim jak Cody przyszłość nie jest odległą rzeczywistością; dzieje się tu i teraz. Integracja sztucznej inteligencji oferuje nie tylko usprawnioną wydajność operacyjną, ale także znaczącą redukcję kosztów i zwiększenie satysfakcji pracowników.
Po co więc czekać? Niezależnie od tego, czy jesteś startupem, który chce się skalować, czy firmą o ugruntowanej pozycji, która dąży do modernizacji, teraz jest idealny czas na zastosowanie rozwiązań AI. Dzięki atrakcyjnym korzyściom i udokumentowanemu doświadczeniu, Cody oferuje bezproblemową opcję bez kodowania dla tych, którzy chcą zrobić krok w przyszłość pracy.
Nie przegap okazji, aby zrewolucjonizować dynamikę w miejscu pracy. Kliknij tutaj, aby rozpocząć swoją podróż z Cody i odkryć świat wydajności i innowacji, który nigdy nie wydawał się możliwy.
Przekształć dane firmy w angażujące narracje za pomocą zaledwie kilku kliknięć przy użyciu Cody
Po otrzymaniu wielu próśb o większą kompatybilność z platformami, z przyjemnością przedstawiamy naszą najnowszą aktualizację: integrację Zapier dla Cody. Otwiera to świat możliwości, pozwalając bez wysiłku połączyć Cody z ogromnym ekosystemem ponad 5000 aplikacji – wszystko za pomocą zaledwie kilku kliknięć. Rozszerz funkcjonalność Cody daleko poza pierwotne integracje z Discord i Slack i wykorzystaj moc automatyzacji na wielu platformach. Ten artykuł pomoże ci zwiększyć liczbę postów na LinkedIn za pomocą sztucznej inteligencji przy użyciu Cody i Zapier.
Dla tych, którzy dopiero wkraczają w świat automatyzacji, Zapier działa jako niekodowany pomost między niezliczonymi aplikacjami, eliminując potrzebę posiadania skomplikowanej wiedzy technicznej lub zmagania się z wieloma kluczami API. Zasadniczo jest to przyjazny dla użytkownika sposób integracji i automatyzacji funkcji na różnych platformach, dzięki czemu rozszerzenie możliwości Cody jest łatwiejsze niż kiedykolwiek.
Niektóre z popularnych aplikacji dostępnych w ekosystemie Zapier:
Arkusze Google
Dokumenty Google
Slack
Telegram
Instagram
Facebook Messenger
Dlaczego warto wybrać Cody zamiast OpenAI API?
Cody AI oferuje dostosowane podejście do automatyzacji i pomocy biznesowej, odróżniając się od ogólnego interfejsu API GPT. W przeciwieństwie do interfejsu API GPT, Cody umożliwia przeszkolenie asystenta specjalnie pod kątem Twojej firmy, zespołu, procesów, a nawet danych klientów przy użyciu własnej bazy wiedzy. Oszczędza to technicznych zawiłości związanych z utrzymywaniem oddzielnej bazy wiedzy i wdrażaniem semantycznej wyszukiwarki – wyzwań, które mogą być zniechęcające, jeśli nie jesteś obeznany z technologią.
Ponadto Cody zapewnia bardziej kompleksowe rozwiązanie, oferując dostęp do różnych modeli GPT w oparciu o plan subskrypcji. Obsługuje również szeroką gamę typów dokumentów, takich jak dokumenty Word / PDF, indeksowane strony internetowe i oferuje konfigurowalne, osadzane widżety zaprojektowane w celu płynnej integracji z istniejącymi operacjami biznesowymi. Dzięki Cody otrzymujesz wielofunkcyjną, wszechstronną platformę dostosowaną do Twoich konkretnych potrzeb.
Jak rozpocząć automatyzację przepływów pracy dla Cody z Zapier?
Aby pokazać, jak dobrze Cody i Zapier współpracują ze sobą, przeprowadzimy Cię przez prostą automatyzację. W tym artykule dowiemy się, w jaki sposób można zwiększyć liczbę postów na LinkedIn za pomocą sztucznej inteligencji przy użyciu Cody i Zapier. Dzięki tej konfiguracji możesz wpisać wiadomość w Slack o tym, co chcesz opublikować na LinkedIn. W ciągu zaledwie kilku sekund wiadomość ta automatycznie zamieni się w prawdziwy post na LinkedIn. Jest to szybki i łatwy sposób na zwiększenie obecności w mediach społecznościowych, a wszystko to dzięki Cody i Zapier.
Krok 1: Utwórz bota
Na naszej stronie internetowej znajdziesz różne blogi, które przeprowadzą Cię przez proces tworzenia bota. Aby jednak dać ci krótki przegląd, bot zasadniczo składa się z dwóch głównych komponentów:
Osobowość bota: Określa ton, nastrój i styl interakcji bota. Obejmuje wszystko, od kontekstu emocjonalnego po długość i trafność odpowiedzi.
Baza wiedzy: Tutaj trafiają wszystkie ważne dokumenty. Zapewniają one kontekst, który pomaga botowi generować dokładne i pomocne odpowiedzi.
Razem te dwa elementy decydują o skuteczności i łatwości obsługi bota. W tej konkretnej demonstracji wykorzystamy bazę wiedzy skompilowaną z zaindeksowanych danych strony internetowej z nieruchomościami. Jeśli chcesz śledzić i tworzyć podobną automatyzację, możesz przeszukiwać własną witrynę biznesową, aby wypełnić bazę wiedzy bota.
Prompt:
LinkedInCody specjalizuje się w przekształcaniu danych firmowych w wirusowe historie na LinkedIn. Łącząc analityczne spostrzeżenia z kreatywnym opowiadaniem historii, powinieneś tworzyć zwięzłe, oparte na danych posty zaprojektowane tak, aby angażować i imponować. Od wskaźników wydajności po kamienie milowe zespołu, LinkedInCody zamienia wewnętrzne dane w atrakcyjne treści LinkedIn, wraz ze strategicznymi wezwaniami do działania. W odpowiedzi nie należy podawać instrukcji do wykonania.
Copy To Clipboard
Monit systemowy:
Ton powinien być optymistyczny, profesjonalny i nieco nieformalny, aby sprzyjać przystępności i zaangażowaniu.
Copy To Clipboard
Ustawienia
Typ pola
Wiedza
Procent tokenów użytych do zapewnienia kontekstu bazy wiedzy.
65%
Historia czatu
Procent tokenów wykorzystanych do zapewnienia historii czatu.
10%
Odpowiedź
Procent tokenów przydzielonych dla odpowiedzi wygenerowanej przez sztuczną inteligencję.
25%
Odwrotne wyszukiwanie wektorów
Poprawa trafności w wyszukiwaniu wiedzy poprzez połączenie sztucznej inteligencji i odpowiedzi użytkowników.
Wył.
Stały monit
Utrzymuj zgodność ze sztuczną inteligencją poprzez ciągłe ponawianie monitu.
Na
Wynik trafności
Kompromis między mniejszą liczbą kontekstów bazy wiedzy a wyższą dokładnością i kompletnością odpowiedzi.
Szeroki
Używany model
GPT-4
Krok 2: Włącz integrację z Zapier
Aby włączyć integrację Zapier, przejdź do strony Account > Integrations i zainstaluj Zapier.
Po kliknięciu Install nastąpi przekierowanie do Zapier, gdzie należy zaakceptować zaproszenie.
W ten sposób pomyślnie włączyłeś integrację Cody na swoim koncie Zapier.
Krok 3: Konfiguracja Zapier
Po włączeniu integracji należy zezwolić Zapierowi na dostęp do konta Cody przy użyciu tokena dostępu. Aby utworzyć token dostępu, należy przejść do Konto > Klucze API > Utwórz klucz API. Skopiuj klucz API i wklej go na swoje konto Zapier.
Jesteś teraz gotowy do stworzenia własnego Zapa.
Krok 4: Tworzenie zapa
Aby utworzyć nowy Zap, kliknij + Create > New Zap.
Podczas konfiguracji napotkasz dwa kluczowe wydarzenia:
Wyzwalacz: Jest to początkowe zdarzenie, które uruchamia automatyzację lub “Zap”. Może to być wszystko, od otrzymania nowej wiadomości po zaplanowany czas.
Akcja: Następuje po wyzwalaczu i wykonuje określone zadania, takie jak wysyłanie wiadomości lub dodawanie danych do tabeli.
Zanim zagłębimy się w budowanie Zap, uzyskajmy jasny obraz przepływu pracy. Jak przedstawiono na poniższym diagramie, proces rozpoczyna się, gdy użytkownik wspomina nazwę bota wraz z opisem postu na publicznym kanale Slack. Na przykład: “@Zapier Stwórz post, który podkreśli, dlaczego Villa Homes jest lepsza od innych”.
Ta początkowa wiadomość jest następnie formatowana w celu usunięcia nazwy bota, pozostawiając jedynie podstawową treść. Ten sformatowany tekst jest wysyłany do Cody’ego, który następnie generuje podpis lub post na LinkedIn. Wygenerowane treści są automatycznie publikowane na LinkedIn.
Zasadniczo konfigurujesz usprawniony proces, który pobiera wiadomość Slack i przekształca ją w post LinkedIn, a wszystko to z pomocą Cody’ego i Zapiera.
Aby rozpocząć pobieranie wiadomości z obszaru roboczego Slack, musisz najpierw połączyć swoje konto Slack z Zapier, jeśli jeszcze tego nie zrobiłeś. Dla zdarzenia “Wyzwalacz” wybierz opcję “Nowa wzmianka”. Spowoduje to uruchomienie zapa za każdym razem, gdy określony bot zostanie wspomniany w publicznym kanale Slack. W tym przypadku Zap zostanie aktywowany, gdy bot Zapier zostanie wspomniany w wiadomości zawierającej słowo “Post”. Zapewnia to, że automatyzacja jest ukierunkowana konkretnie na zamierzone posty na LinkedIn.
Po pomyślnym przetestowaniu wyzwalacza nadszedł czas, aby przejść do formatowania wiadomości Slack. Aby usunąć nazwę bota i wyodrębnić główną treść wiadomości, użyjemy funkcji “Replace” dostępnej w narzędziu Zapier do formatowania. Gwarantuje to, że tylko niezbędny tekst jest przekazywany do Cody w celu wygenerowania posta na LinkedIn.
Teraz nadszedł czas, aby skonfigurować akcję Cody w celu wygenerowania posta na LinkedIn. Wybierz właśnie utworzonego bota i użyj sformatowanego tekstu ze Slacka jako zapytania. Poinstruuje to Cody’ego, aby wziął oczyszczoną wiadomość i przekształcił ją w post dostosowany do LinkedIn.
Ostatnim krokiem jest opublikowanie aktualizacji na LinkedIn. Użyj odpowiedzi wygenerowanej przez Cody’ego i wprowadź ją jako komentarz w akcji LinkedIn. Zapewni to, że spreparowana wiadomość od Cody’ego zostanie opublikowana bezpośrednio na Twoim koncie LinkedIn, kończąc proces automatyzacji.
Wynik końcowy
Rozmowa na Slacku
LinkedIn Post
Jaki powinien być twój następny krok?
W tym artykule przedstawiliśmy prosty, ale potężny przykład, który pokazuje, w jaki sposób Cody może płynnie zintegrować sztuczną inteligencję z przepływami pracy automatyzacji za pośrednictwem Zapier. Dzięki obszernej bibliotece popularnych aplikacji Zapier, możliwości kreatywnej automatyzacji są nieograniczone. Z radością informujemy również, że wkrótce dodamy do Zapier akcję “Document Upload”, poszerzając zakres dokumentów, których można używać w bazie wiedzy.
Jeśli udało Ci się skonfigurować Zap i chcesz podzielić się swoimi doświadczeniami, dołącz do naszego serwera Discord, aby zainspirować innych. W przypadku jakichkolwiek problemów możesz skontaktować się z nami za pośrednictwem funkcji“Uzyskaj pomoc“.
Będziemy nadal publikować artykuły, które pomogą Ci w jak najlepszym wykorzystaniu Cody do automatyzacji biznesu. Bądźcie więc czujni i czekajcie na więcej!
Sztuczna inteligencja nie jest nowym terminem dla nikogo z nas, ale wraz z uruchomieniem ChatGPT w listopadzie 2022 r. wzrosły obawy, że sztuczna inteligencja zastąpi ludzkie miejsca pracy. Istnieje duże prawdopodobieństwo, że sztuczna inteligencja zastąpi w przyszłości wiele stanowisk niższego szczebla, takich jak proste wprowadzanie danych i role wsparcia. Oczekuje się jednak, że sztuczna inteligencja stworzy wiele nowych miejsc pracy. To, co nie zostało zbadane tak szeroko, to zastosowanie sztucznej inteligencji w szkoleniu zarówno obecnych, jak i nowych pracowników. Jeśli widziałeś dzisiejszy scenariusz szkoleń korporacyjnych, to nie ewoluował on zbytnio na przestrzeni lat – często obejmuje banalne pytania wielokrotnego wyboru oparte na filmach szkoleniowych. Niestety, sesje szkoleniowe nadal nie są w stanie symulować rzeczywistych scenariuszy i dokładnie ocenić, czy pracownik jest przygotowany na rzeczywiste wyzwania.
Zdecydowanie nie chcesz, aby stało się to z powodu braku skutecznego szkolenia pracowników:
Jeśli szukasz rozwiązań AI do szkolenia swoich pracowników, Cody jest idealnym narzędziem dla Ciebie. Podobnie jak ChatGPT, Cody może być szkolony przy użyciu danych biznesowych, profili zespołów, procesów i informacji o klientach, wykorzystując unikalną bazę wiedzy.
Dzięki Cody firmy mogą wykorzystać moc sztucznej inteligencji do stworzenia spersonalizowanego i inteligentnego asystenta szkoleniowego dostosowanego specjalnie do wymagań pracowników. Pozycjonuje to Cody jako wyróżniający się dodatek w dziedzinie rozwiązań biznesowych opartych na sztucznej inteligencji. Aby rozpocząć pracę z Cody, wystarczy przesłać istniejącą dokumentację biznesową (działa to jeszcze lepiej, jeśli masz już literaturę związaną ze szkoleniami) i wybrać szablon z naszej biblioteki szablonów lub stworzyć własnego bota od podstaw. Oto kilka dziedzin, w których Cody może ulepszyć szkolenia pracowników, czyniąc je nie tylko bardziej efektywnymi, ale także angażującymi, w przeciwieństwie do monotonnych i uciążliwych.
Symulacja rzeczywistych scenariuszy
Stanowiska takie jak obsługa klienta stanowią wyjątkowe wyzwanie, jeśli chodzi o szkolenia. Biorąc pod uwagę ludzką naturę interakcji, trudno jest przewidzieć każdy potencjalny scenariusz lub obawy klienta, które mogą się pojawić. Tradycyjne metody szkoleniowe często opierały się na makrach i szablonach w celu zapewnienia standardowych odpowiedzi. Chociaż mogą one obejmować szeroki zakres typowych zapytań, nieprzewidywalny charakter interakcji z klientami oznacza, że zawsze będą sytuacje, które wykraczają poza zakres wstępnie zdefiniowanych odpowiedzi.
To właśnie tutaj sztuczna inteligencja może zmienić zasady gry. Stażyści mogą być narażeni na mieszankę rutynowych i bardzo nietypowych scenariuszy, co zapewnia im bardziej wszechstronne doświadczenie szkoleniowe. Symulacje te mogą nie tylko sprawdzić umiejętności pracownika w zakresie rozwiązywania problemów, ale także jego umiejętności interpersonalne i komunikacyjne. Informacje zwrotne mogą być natychmiastowe, a szkolenie może być dostosowywane w czasie rzeczywistym w oparciu o wyniki osoby szkolonej.
Adaptacyjne pytania wielokrotnego wyboru
Tradycyjne pytania wielokrotnego wyboru (MCQ) mają ograniczenia w scenariuszach szkoleniowych. Jeśli dana osoba nie odpowie poprawnie za pierwszym razem, może napotkać to samo pytanie później. Po kilku próbach i ewentualnym zgadywaniu, pracownik może wybrać poprawną odpowiedź. Takie podejście jest nieefektywne w przypadku szkoleń w dowolnej dziedzinie.
Dzięki sztucznej inteligencji zarówno pytanie, jak i odpowiadające mu odpowiedzi mogą zostać zrestrukturyzowane. Zapewnia to, że nawet jeśli podstawowa koncepcja pozostaje taka sama, prezentacja pytania i jego opcji będzie inna. Sztuczna inteligencja może otrzymać kilka pytań i zostać spersonalizowana w taki sposób, aby nigdy nie powtarzać tego samego pytania, dzięki czemu proces szkolenia jest znacznie bardziej wszechstronny.
Natychmiastowe wyjaśnienia
Najbardziej efektywna nauka często odbywa się poprzez zadawanie pytań. Jednak podczas szkolenia pytanie o konkretny żargon lub procesy może nie zawsze być możliwe i może stać się nużące dla pracowników, utrudniając w ten sposób ogólny proces szkolenia. Integrując sztuczną inteligencję ze szkoleniem, upewniasz się, że uczniowie rozumieją podstawowe pojęcia i rozumieją podstawy, a nie tylko tworzą iluzję wiedzy, odpowiadając na wiele pytań. Natychmiastowe wyjaśnienia i uzasadnienia sprawiają wrażenie, że trener jest zawsze dostępny, aby pomóc pracownikom.
Bezproblemowa integracja z istniejącymi platformami
Inną obserwacją dotyczącą tradycyjnych systemów szkolenia pracowników jest dodatkowe tarcie związane z przejściem do innego medium w celu ukończenia szkolenia. Nie jest to płynne, przez co pracownicy odkładają sesje szkoleniowe na później. Dzięki narzędziom takim jak Cody można płynnie zintegrować proces szkolenia z przestrzenią roboczą Slack (a wkrótce pojawi się wiele innych integracji), umożliwiając pracownikom ukończenie szkolenia bez konieczności przełączania kontekstu.
Skok w sztuczną inteligencję z Cody’m
Płynnie włącz sztuczną inteligencję do swojej firmy dzięki Cody. Bez kodowania, bez przeszkód technicznych. Przeciągnij, upuść, projektuj i wdrażaj. W miarę rozwoju Cody można spodziewać się jeszcze większej liczby funkcji mających na celu udoskonalenie procesu szkolenia. Przetestuj Cody za darmo – bez zobowiązań. A gdy przekonasz się o jego skuteczności, dokonaj aktualizacji w swoim tempie.
Omówienie wpływu interpretera kodu na analizę danych
Kilka tygodni temu OpenAI udostępniło funkcję Code Interpreter dla swoich subskrybentów ChatGPT Plus i wywołało to falę w społeczności technologicznej. Jeśli jesteś kimś ze społeczności technologicznej, kto wciąż nie wie, czym jest Code Interpreter i jaki ma potencjał, to trafiłeś we właściwe miejsce. Wypróbowaliśmy Code Interpreter, a w tym artykule omówimy wpływ Code Interpretera na analityków danych i to, czy faktycznie całkowicie zastąpi on analityków danych.
Kiedy OpenAI uruchomiło funkcję Code Interpreter dla ChatGPT, napisaliśmy artykuł o tym, czym ona jest i jak działa. Możesz sprawdzić ten artykuł tutaj. Aby wyjaśnić w skrócie, czym jest Interpreter Kodu – jest to piaskownica Pythona, która uruchamia kod wygenerowany przez ChatGPT i dostarcza końcowe dane wyjściowe. Wykonywanie kodu odbywa się rekurencyjnie, a kontekst jest utrzymywany niemal przez cały czas trwania czatu. Wykonywanie rekurencyjne oznacza, że dane wyjściowe kodu są przesyłane z powrotem do piaskownicy, dopóki nie zostanie wygenerowana satysfakcjonująca odpowiedź. Dotyczy to również debugowania kodu.
Można również przesyłać pliki, takie jak kod, dokumenty, obrazy i zestawy danych. Zdarzały się przypadki, w których kontekst mógł zostać utracony z powodu okna kontekstowego lub migracji kontenera na żywo na zapleczu. W takich przypadkach może być konieczne ponowne przesłanie pliku, a Code Interpreter zajmie się resztą.
Jak aktywować Code Interpreter?
Aby aktywować Tłumacz Kodu dla ChatGPT, musisz subskrybować ChatGPT Plus. Po zasubskrybowaniu kliknij trzy kropki i przejdź do Ustawienia i Beta > Funkcje beta. Włącz interpreter kodu.
Utwórz nowy czat i wybierz GPT-4 z Code Interpreter.
Korzystanie z interpretera kodu do analizy danych
Aby zilustrować i pokazać potencjał interpretera kodu, zbadamy domenę analizy danych, ponieważ obejmuje ona wiele aspektów programowania wykraczających poza generowanie kodu. Dokładna analiza danych wymaga dobrego zrozumienia danych i ich atrybutów. Rozpoczęcie analizy danych za pomocą interpretera kodu jest tak proste, jak przesłanie zestawu danych i zapytanie o zestaw danych w języku naturalnym.
Oto kilka znalezionych przez nas przypadków użycia, w których interpreter kodu błyszczy i może przyspieszyć przepływ pracy związany z analizą danych:
Czyszczenie danych
Choć ta faza analizy danych jest ważna, może być dość żmudna, zwłaszcza jeśli jesteś początkującym i dopiero zaczynasz swoją przygodę z analizą danych / nauką o danych. Interpreter kodu sprawia, że cały proces jest wydajny i pomaga zaoszczędzić wiele czasu na przeglądaniu i zrozumieniu zbioru danych. Cóż, nie oznacza to, że nie ma potrzeby interwencji człowieka, ponieważ LLM mają tendencję do częstych halucynacji. Konieczne jest, aby zawsze kontrolować cały proces.
Code Interpreter może pomóc w różnych metodach czyszczenia danych, takich jak:
Zrozumienie zestawu danych
Obsługa brakujących/nieprawidłowych wartości
Sprawdzanie nieprawidłowych typów danych i sugerowanie rozwiązań w celu ich poprawienia.
Poznanie metodologii analizy danych
Analiza danych jest obecnie jednym z najbardziej popularnych zawodów jako punkt wejścia do branży technologicznej, a wiele osób przygotowuje się do podjęcia pracy w tej dziedzinie. Istnieje wiele różnych kursów dostępnych online, które można podjąć, aby zostać analitykiem danych. Jednak nie można zdobyć wiedzy specjalistycznej w zakresie analizy danych lub nauki o danych tylko poprzez ukończenie kilkunastu kursów. Musisz być praktyczny i analizować/eksperymentować z szerokim spektrum zestawów danych, a czasem tworzyć własne zestawy danych.
Logiczne rozumowanie GPT-4, w harmonii z wykonywaniem kodu na żywo za pomocą interpretera kodu, sprawia, że ChatGPT jest niczym innym jak mentorem w zrozumieniu niezliczonych terminologii w analizie danych. Najlepszym sposobem na naukę jakiejkolwiek umiejętności jest zadawanie pytań, a ChatGPT umożliwia robienie tego samego. Posiadanie pewnego poziomu interaktywności zawsze poprawia możliwości uczenia się i pomaga w zrozumieniu danej dziedziny od podszewki.
Badanie różnych rozwiązań
Pomijając podstawowe ramy analizy danych, nie ma zdefiniowanej listy kontrolnej, której można przestrzegać, aby znaleźć wnioski ze zbioru danych. Analiza danych i programowanie to forma sztuki. Sztuka różni się dla każdej osoby i można ją ulepszyć tylko wtedy, gdy poznało się inne sztuki. Dzięki ChatGPT możesz uzyskać dostęp do różnych rozwiązań z uzasadnieniami, o których być może nawet nie pomyślałeś. Dzięki dodaniu Interpretera Kodu, ChatGPT ma teraz dodatkowy kontekst do pracy, co drastycznie poprawia rozwiązania.
Wizualizacja danych
Jest to obecnie jedna z najlepszych funkcji Code Interpreter (lub ChatGPT Plus) – możliwość wyświetlania wizualizacji i obrazów. Wizualizacja zbioru danych znacznie przyspiesza ogólny proces zrozumienia atrybutów. Rozszerzając nasz poprzedni przypadek użycia polegający na wymienieniu różnych metod znajdowania wartości odstających, możemy zilustrować to graficznie za pomocą wykresów pudełkowych i histogramów.
Na powyższym zrzucie ekranu widać również, że Code Interpreter samodzielnie debugował błąd i wygenerował wizualizację dla wartości odstających.
Zrozumienie istniejącego kodu
Czytanie kodu może pochłaniać dużo czasu, zwłaszcza gdy brakuje komentarzy lub są one niewystarczające. Korzystając z Interpretera Kodu, można po prostu przesłać plik notatnika Python lub Jupyter i poprosić ChatGPT o podsumowanie kodu. Możesz również zadawać pytania dotyczące kodu. Chociaż było to możliwe wcześniej, nie było to tak płynne, a także miało ograniczenia kontekstowe. Ten przypadek użycia może okazać się naprawdę przydatny podczas szkolenia lub współpracy.
Czy interpreter kodu zastąpi analityków danych?
To dopiero początek narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, które będą nadal ulepszane dzięki dodatkowym funkcjom i większym oknom kontekstowym. Rewolucja AI prawdopodobnie zastąpi wiele miejsc pracy, ale stworzy również dwa razy więcej miejsc pracy, których być może nawet sobie jeszcze nie wyobrażaliśmy. Narzędzia takie jak Code Interpreter będą obsługiwać żmudne i zbędne zadania, umożliwiając analitykom danych skupienie się na poprawie jakości danych i podejmowaniu bardziej świadomych decyzji. Dodatkowo, ChatGPT pomoże zwiększyć umiejętności obecnych analityków danych i pomóc im w rozwoju kariery.
“Sztuczna inteligencja cię nie zastąpi. Zrobi to osoba korzystająca ze sztucznej inteligencji”.
W erze sztucznej inteligencji kluczowe znaczenie dla firm ma posiadanie dobrze wyszkolonych pracowników, a włączenie sztucznej inteligencji do szkolenia pracowników może być znaczącą inwestycją. Jeśli szukasz rozwiązań AI do szkolenia swoich pracowników, Cody jest odpowiednim narzędziem dla Ciebie. Podobnie jak ChatGPT, Cody może zostać przeszkolony w zakresie danych biznesowych, zespołu, procesów i klientów, korzystając z unikalnej bazy wiedzy.
Dzięki Cody firmy mogą wykorzystać moc sztucznej inteligencji do stworzenia spersonalizowanego i inteligentnego asystenta, który zaspokaja ich potrzeby, co czyni go obiecującym dodatkiem do świata rozwiązań biznesowych opartych na sztucznej inteligencji.
Subskrybuj ChatGPT Plus i uzyskaj dostęp do Tłumacza Kodu wraz z wieloma dodatkowymi funkcjami. Link do czatu Code Interpreter.
Po ogłoszeniu tymczasowego zakazu ChatGPT po jego uruchomieniu, StackOverflow zdecydował się teraz wskoczyć na modę GenAI ze swoją najnowszą ofertą, OverflowAI. OverflowAI nie jest pojedynczym produktem, ale zbiorem wielu produktów GenAI pod jednym terminem parasolowym. Przekonajmy się, czy OverflowAI rzeczywiście jest zamiennikiem ChatGPT dla programistów.
Co jest takiego wyjątkowego w OverflowAI?
Wyszukiwanie
Aby usprawnić i zaoszczędzić czas na szukaniu rozwiązań pytań, OverflowAI będzie agregować wiedzę z różnych źródeł, aby stworzyć rozwiązanie krok po kroku dostosowane do rozwiązania konkretnego problemu. Wszystkie źródła użyte do wygenerowania odpowiedzi będą cytowane z odniesieniami, abyś mógł samodzielnie zweryfikować odpowiedzi, a punkty zostaną przyznane autorom rozwiązania.
Pytania uzupełniające mogą być zadawane w formie czatu. Pozwoli to zachować kontekst pierwotnego pytania i dodać do niego więcej informacji, pozwalając poświęcić mniej czasu na ustrukturyzowanie pytania i zadać serię pytań, które są ze sobą powiązane.
Wersja robocza
“Sztuczna inteligencja nie zastąpi ludzi w najbliższym czasie, ale może pomóc w przygotowaniu pytania do opublikowania w naszej społeczności” – Prashanth Chandrasekar, CEO @ StackOverflow
Zdarzały się przypadki, w których większość pytań nie została rozwiązana lub została zignorowana, wyłącznie z powodu braku struktury lub nadmiaru informacji w pytaniu. OverflowAI może pomóc w opracowaniu lepszych pytań, które można opublikować w społeczności StackOverflow, na które następnie mogą odpowiedzieć eksperci domeny.
Ta sama funkcja jest używana, gdy OverflowAI nie jest w stanie odpowiedzieć na konkretne pytanie. Zamiast halucynować odpowiedzi, po prostu poprosi użytkownika o przekierowanie pytania do społeczności, a także zapewni użytkownikowi dobrze sformułowane pytanie.
Podsumowanie
Jeśli jesteś programistą, z pewnością znasz ból związany z czytaniem i przeglądaniem wielu odpowiedzi i dokumentacji w celu znalezienia rozwiązania jednego prostego problemu. OverflowAI, dzięki swojemu rozwiązaniu GenAI, podsumowuje wiele odpowiedzi i odrzuca zbędne lub mniej przydatne odpowiedzi, aby zapewnić użytkownikowi czyste i dobrze zorganizowane podsumowanie rozwiązania jego problemu.
Te przypisane i zaufane odpowiedzi mogą być udoskonalane na podstawie umiejętności kodowania, długości i innych baz wiedzy, takich jak GitHub. Dzięki StackOverflow for Teams możesz również odwoływać się do rozwiązań dostarczonych przez współpracowników z Twojej firmy, szkoląc OverflowAI w swoich repozytoriach.
Wtyczki
“Jednym z wyzwań, które słyszymy od programistów, jest zminimalizowanie zakłóceń i przełączania kontekstu podczas kodowania” – Prashanth Chandrasekar, CEO @ StackOverflow
Wtyczka dla Visual Studio Code została zaprojektowana tak, aby działać jak programista w parze, pomagając poprawić wydajność programowania poprzez dostarczanie zweryfikowanych i przypisanych treści z publicznych i prywatnych zespołów StackOverflow. To rozszerzenie importuje zweryfikowaną zawartość z prywatnej instancji Stack Overflow for Teams i platformy publicznej, aby zapewnić programistom spersonalizowane podsumowanie tego, jak szybko i skutecznie rozwiązywać ich problemy, umożliwiając im zagłębianie się w razie potrzeby, a następnie dokumentowanie nowych spostrzeżeń i rozwiązań.
Integracja ze Slack
Ponieważ większość firm polega obecnie na Slacku jako głównym medium komunikacji, integracja Slack dla StackOverflow sprawi, że informacje będą łatwo dostępne dla wszystkich, a rozwiązania będzie można znaleźć wspólnie na kanałach. Wszystkie zespoły mogą wchodzić w interakcje z zasobami i bazą wiedzy bez pomocy człowieka.
Czym różni się od ChatGPT?
Biorąc pod uwagę niezliczoną liczbę dostępnych obecnie programów LLM, nie wszystkie z nich mogą się wyróżniać na podstawie swoich możliwości. ChatGPT to narzędzie stworzone w celu zaprezentowania możliwości modeli GPT w codziennym użytkowaniu. Narzędzia takie jak OverflowAI są wyspecjalizowane do konkretnych zastosowań, w tym przypadku do tworzenia oprogramowania i łatwości konserwacji. Tak, możesz użyć ChatGPT, aby wykonać większość swojej pracy, ale wyspecjalizowane narzędzia pomagają zmniejszyć obciążenie pracą, czyniąc cały proces o wiele bardziej płynnym i solidnym.
Jeśli szukasz narzędzia podobnego do OverflowAI, ale dla swojej firmy i chcesz zostać przeszkolony w zakresie dokumentacji biznesowej, pozwól nam przedstawić Ci Cody’ego. Podobnie jak OverflowAI, Cody może zostać przeszkolony w zakresie danych biznesowych, procesów zespołu i klientów, korzystając z unikalnej bazy wiedzy.
Z Cody firmy mogą wykorzystać moc sztucznej inteligencji do stworzenia spersonalizowanego i inteligentnego asystenta, który zaspokaja ich potrzeby, co czyni go obiecującym dodatkiem do świata rozwiązań biznesowych opartych na sztucznej inteligencji.
Aby wypróbować OverflowAI, musisz zarejestrować się w StackOverflow Labs, ponieważ jest on nadal w fazie eksperymentalnej.
Kilka dni temu Meta wydała najnowszą wersję LLM o nazwie Llama 2 we współpracy z Microsoft. Jeśli śledzisz szum wokół LLM, być może już o nim słyszałeś lub nawet czytałeś o jego nowych funkcjach. Aby uprościć sprawę, wymienimy cztery powody, dla których Llama 2 generuje tak wiele szumu i jak wypada w porównaniu z niektórymi z najlepszych LLM.
Bezpłatnie do celów badawczych i komercyjnych
Jednym z istotnych powodów, dla których ludzie zainteresowali się Llama 2, jest fakt, że Meta uczyniła cały model darmowym dla prawie wszystkich, z wyjątkiem niektórych dużych przedsiębiorstw, które mogą mieć pewne warunki. To posunięcie otwiera ekscytujące możliwości dla osób myślących o założeniu własnej firmy lub zapuszczeniu się w świat generatywnej sztucznej inteligencji. Teraz jest idealny czas, aby zanurzyć się w wodach sztucznej inteligencji, zwłaszcza gdy model językowy tego kalibru jest swobodnie dostępny. Chociaż dostępnych było już wiele modeli open-source, żaden z nich nie pochodził od firmy o randze Meta i nie mógł służyć jako bezpośrednia konkurencja dla GPT.
“Pojawiły się publiczne wersje wstępnie wytrenowanych LLM (takich jak BLOOM (Scao i in., 2022), LLaMa-1 (Touvron i in., 2023) i Falcon (Penedo i in., 2023)), które dorównują wydajnością zamkniętym wstępnie wytrenowanym konkurentom, takim jak GPT-3 (Brown i in., 2020) i Chinchilla (Hoffmann i in., 2022), 2020) i Chinchilla (Hoffmann i in., 2022), ale żaden z tych modeli nie jest odpowiednim substytutem dla zamkniętych “produktowych” LLM, takich jak ChatGPT, BARD i Claude”. – Meta Research Paper
Bezpieczeństwo
W oparciu o raporty opublikowane w artykule badawczym Meta, Llama 2 wykazała lepszą wydajność w porównaniu z innymi modelami open-source w benchmarku pomocności i bezpieczeństwa. W tych aspektach przewyższył nawet ChatGPT (modele 7b, 13b, 70b). Należy jednak zauważyć, że w artykule badawczym uznano możliwość stronniczych danych faworyzujących Llama 2, co należy wziąć pod uwagę podczas interpretacji wyników. Niemniej jednak, nawet jeśli Llama 2 zbliża się do benchmarku ChatGPT, zasługuje na pochwałę.
Jednym z najważniejszych czynników wpływających na bezpieczeństwo Llama 2 jest prywatność danych. W przeciwieństwie do niektórych modeli, Llama 2 nie wymaga wysyłania danych do zewnętrznego serwera, takiego jak OpenAI, w celu pobrania odpowiedzi. Ten unikalny atrybut sprawia, że model jest szczególnie cenny w krytycznych i wrażliwych przypadkach użycia, ponieważ pomaga chronić dane użytkowników i zachować ich prywatność. Użytkownicy mogą uruchamiać model na prywatnych serwerach, a ich dane są przechowywane w ich infrastrukturze.
Open Source
Najpopularniejsze obecnie systemy LLM działają jak czarne skrzynki, a ich użytkownicy mają ograniczony wgląd w ich funkcjonowanie. Z kolei modele open-source zapewniają przejrzyste podejście, pozwalając użytkownikom zrozumieć ich wewnętrzne działanie. Ta przejrzystość wzbudza zaufanie i pewność podczas korzystania z takich modeli, pomimo wyzwań, jakie mogą napotkać, takich jak generowanie spamu lub dezinformacji.
Ponadto, otwarty charakter tych modeli zachęca do współpracy, prowadząc do ciągłego doskonalenia i rozwoju w dziedzinie LLM. W rezultacie modele open-source odgrywają kluczową rolę w napędzaniu postępów w świecie modeli językowych.
“I wierzymy, że jest to bezpieczniejsze. Otwarcie dostępu do dzisiejszych modeli sztucznej inteligencji oznacza, że pokolenie deweloperów i badaczy może testować je w warunkach skrajnych, szybko identyfikując i rozwiązując problemy jako społeczność. Widząc, jak te narzędzia są używane przez innych, nasze własne zespoły mogą się od nich uczyć, ulepszać te narzędzia i naprawiać luki w zabezpieczeniach”. – Strona internetowa Meta
Mimo że Llama 2 jest licencjonowana w sposób otwarty, Meta nadal nie ujawniła danych, na których została przeszkolona, co nadal jest istotne z punktu widzenia prywatności danych użytkowników Meta. Meta twierdzi, że “dołożyła starań, aby usunąć dane z niektórych witryn, o których wiadomo, że zawierają dużą ilość danych osobowych osób prywatnych” w dokumencie badawczym Llama 2, ale nie wymieniła tych witryn.
Wydajność
Llama 2 jest dostępna w czterech różnych gramaturach: 7B, 13B, 34B i 70B. Waga reprezentuje liczbę parametrów, na których trenowany jest model. Ogólnie rzecz biorąc, większe rozmiary parametrów skutkują dokładniejszymi i bardziej wiarygodnymi odpowiedziami, ale wymagają również większych zasobów obliczeniowych. Aby poprawić ludzką charakterystykę modelu, Llama 2 przechodzi dostrajanie za pomocą dostrajania instrukcji i metody RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback), która jest również używana przez GPT.
Chociaż rozmiar parametru 70B jest znaczny, to nadal jest on mniejszy niż w przypadku GPT-3.5, który ma rozmiar parametru 175B. W rezultacie wydajność Llama 2 może nie dorównywać GPT-3.5, ale testy porównawcze wskazują na bliską konkurencję nawet przy mniejszym rozmiarze parametrów. Pomimo tej różnicy, Llama 2 przewyższa wszystkie istniejące obecnie modele open-source.
“RLHF to procedura szkolenia modelu, która jest stosowana do precyzyjnie dostrojonego modelu językowego w celu dalszego wyrównania. zachowanie modelu z ludzkimi preferencjami i podążaniem za instrukcjami. Zbieramy dane, które reprezentują empirycznie próbkowane ludzkie preferencje, dzięki czemu ludzcy adnotatorzy wybierają, które z dwóch wyników modelu preferują. Te ludzkie opinie są następnie wykorzystywane do trenowania modelu nagród, który uczy się wzorców w preferencjach ludzkich adnotatorów, a następnie może zautomatyzować decyzje dotyczące preferencji”. – Meta Research Paper
Wnioski
Rzeczywiście pojawia się wiele modeli open-source, a wraz z wydaniem Llama 2 możliwości wydają się nieograniczone. Chociaż może minąć trochę czasu, zanim te modele open-source będą bezpośrednio konkurować z czymś tak zaawansowanym jak GPT-4, ekscytacja polega na uzyskaniu modelu, który zbliża się do możliwości GPT-3.5. Ten postęp sam w sobie jest naprawdę niezwykły.
Patrząc w przyszłość, w miarę jak szkolenia LLM stają się coraz bardziej wydajne, potencjał posiadania spersonalizowanego ChatGPT, dostosowanego do danych użytkownika na urządzeniu lokalnym, staje się kuszącą perspektywą. Jedną z platform oferujących takie możliwości jest Cody, inteligentny asystent AI dostosowany do wspierania firm w różnych aspektach. Podobnie jak ChatGPT, Cody może zostać przeszkolony w zakresie danych biznesowych, zespołu, procesów i klientów, korzystając z unikalnej bazy wiedzy.
Dzięki Cody firmy mogą wykorzystać moc sztucznej inteligencji do stworzenia spersonalizowanego i inteligentnego asystenta, który zaspokaja ich potrzeby, co czyni go obiecującym dodatkiem do świata rozwiązań biznesowych opartych na sztucznej inteligencji.
Kliknij tutaj, aby przeczytać Meta Research Paper na temat Llama 2. Wypróbuj Llama 2 tutaj.
