| Название базовой системы (платформы): | Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) |
| Разработчики: | OpenAI |
| Дата премьеры системы: | октябрь 2020 г |
| Отрасли: | Реклама, PR и маркетинг |
Содержание |
Основная статья: Нейросети (нейронные сети)
2023: Интеграция GPT-3.5 с АТС «Телфин.Офис»
Компания «Телфин» 27 апреля 2023 года сообщила о том, что интегрировала возможности языковой модели GPT-3.5 в функциональность виртуальной АТС «Телфин.Офис». Подробнее здесь.
2021
Доступность из сервиса Azure OpenAI Service
2 ноября 2021 года Microsoft анонсировала Azure OpenAI Service – сервис, который предоставит облачным клиентам компании доступ к языковым моделям GPT-3. Подробнее здесь.
Создание версии GPT-3, которая выделяет из книг их краткое содержание
В конце сентября 2021 года компания OpenAI представила модель искусственного интеллекта (ИИ), способную резюмировать книги любюой длины. Являясь усовершенствованной версией GPT-3, разработанной в исследовательской лаборатории, технология работает таким образом, что сначала обобщает небольшие разделы книги, а затем суммирует эти обобщения в более высокого уровня текст, следуя парадигме, которую OpenAI называет рекурсивной декомпозицией задач.
Обобщение документов длиной с книгу может оказаться полезным на компаниях, особенно в таких отраслях, где много документации, как разработка программного обеспечения. По данным исследования SearchYourCloud, работникам требуется до восьми поисков, чтобы найти нужный документ, а аналитики McKinsey сообщают, что сотрудники тратят 1,8 часа в день на поиск и сбор информации, связанной с работой.
В OpenAI считают, что это эффективный рецепт, который можно использовать, чтобы помочь человеку заняться многими другими задачами. Масштабируемое решение проблемы выравнивания должно работать над задачами, которые трудно или долго оценивать самому человеку.
Новая модель компании основана на предыдущем исследовании, которое показало, что обучение модели с подкреплением на основе обратной связи от людей, помогает согласовать сводки модели с предпочтениями людей в отношении коротких сообщений и статей. Обучение с подкреплением подразумевает собой активное изучение системы выполнению задачи, например обобщению текста.Миграция с SAP SuccessFactors и SAP HCM на российские HR-решения: как выстроить стратегию перехода 
Для создания модели OpenAI объединил обучение с подкреплением с рекурсивной декомпозицией задачи, которая процедурно разбивает сложную задачу, к примеру, обобщение длинного куска текста на более простые и отдельные задачи, например, обобщение нескольких более коротких кусков. Такая декомпозиция позволяет людям быстро оценивать результат модели, используя текст небольших объемов. Более того, это позволяет модели резюмировать книги любой длины, от десятков страниц до сотен или даже тысяч.
OpenAI обучил модель на подмножестве книг из обучающей базы данных GPT-3, которые в основном относятся к жанру художественной литературы и содержат в среднем более 100 тыс. слов. Чтобы оценить модель, исследователи лаборатории взяли 40 самых популярных книг, опубликованных в 2020 году и поручили двум людям прочитать каждую книгу и написать краткое содержание, а затем оценить краткое содержание, как модели, так и друг друга.
 | Эта работа является частью наших текущих исследований по согласованию передовых систем ИИ, что является ключом к нашей миссии. Наш прогресс в обобщении книг - это первая крупномасштабная эмпирическая работа по масштабированию методов выравнивания, - написали в блоге исследователи OpenAI Джеффри Ву, Райан Лоу и Ян Лейке. |  |
Хотя модель успешно генерировала резюме на уровне книги, содержащие большую часть важной информации, она также иногда генерировала неточные утверждения из-за отсутствия контекста, признает компания OpenAI в своем документе. Декомпозиция задачи предполагает, что отдельные части задачи могут быть выполнены независимо друг от друга, а это правило может оказаться неверным при составлении краткого содержания книги. Например, может быть трудно уловить случаи, когда ранние детали в книге становятся важными только позже, как это бывает в книгах о тайнах.[1]
Интеграция в платформу Microsoft Power Apps
25 мая 2021 года Microsoft представила свой продукт на базе GPT-3 – компания интегрирует модель естественного языка GPT-3 от OpenAI в платформу для low-code разработки Power Apps. Подробнее здесь.
Предоставление доступа российскому проекту SoMin.ai
Проект сотрудника лаборатории машинного обучения Университета ИТМО, профессора Александра Фарсеева SoMin.ai стал официальным партнером компании OpenAI, основанной Илоном Маском. Об этом Университет сообщил 8 февраля 2021 года. Команда Александра получила доступ к нейросети GPT-3, которая умеет создавать контент, практически неотличимый от творчества человека. Подробнее здесь.
2020: Старт запуска приложений для автоматического письма на основе нейросети GPT-3
В середине октября 2020 года компании начали запускать приложения для автоматического письма на основе новой технологии генерации текста, известной как GPT-3. Представленная в июне нейросеть способна обрабатывать огромные массивы текста и генерировать текст на основе предложенных образцов, поэтому быстро приобрела популярность среди предпринимателей. Они используют GPT-3 для составления электронных писем или маркетинговых текстов.
Многие пользователи отмечают, что эта услуга сокращает утомительную работу по составлению текста рекламы или письма. Цель состоит в том, чтобы избавиться от монотонной работы по созданию типичного текста и перейти непосредственно к редактированию и оттачиванию идей.
Инструмент оценки эффективности маркетингового контента VWO протестировал GPT-3 на различном материале. Из шести тестов копия, созданная искусственным интеллектом, дважды получала больше просмотров и кликов, а копия, созданная человеком - один раз. Остальные три матча прошли вничью. Испытания продолжаются, но маркетологи скорее всего будут отдавать предпочтения автоматически созданным материалам, поскольку их проще проверить на практике.
Что касается электронных писем, все приложения на основе GPT-3 пришли к единому дизайну и просят пользователя ввести несколько тезисов, чтобы затем превратить их в плавный текст из нескольких абзацев. Приложения отправляют полученные фрагменты-«подсказки» на облачные серверы OpenAI, а GPT-3 отправляет обратно новый текст, созданный на основе статистически выверенных шаблонов.
Однако из-за того, что GPT-3 работает исключительно с текстом, представленным в интернете, он часто может выдавать бессмысленную чепуху. Кроме того, нейросеть склонна добавлять не только вводные слова, но и целые смысловые предложения: так, к подсказке вроде «Встреча в час дня» GPT-3 вполне способна добавить несуществующий визит к врачу.[2]
Примечания
