Финансовая история chatgpt: как устроена openai, самый громкий стартап нашего времени

Как работает нейросеть?

Чтобы понять принцип работы нейросети рассмотрим пару примеров. Начнем с ChatGPT — популярной нейросети, которая предназначена для генерации ответов на любые вопросы. Эксперты считают, что это одна из самых умных нейросетей в мире. 

Разработчики обучали ее на огромном массиве данных с использованием RLHF — подкреплением на основе обратной связи человека. Затем сеть несколько раз переучивали на ее собственных ответах, чтобы сделать их более корректными.

Благодаря этому сервис может генерировать уникальный контент на разные темы. Отличает программу от других аналогов генерации текста то, что она может выполнять задания из разных областей: генерировать базовый программный код, резюмировать научные и технические статьи, делать финансовый анализ, прогнозы и фактически может дать ответ на любой вопрос.

Как и другие нейронные сети, ChatGPT не имеет разума. Программа не понимает картину мира, а лишь оперирует большими массивами данных, комбинируя их, за счет чего и создает новые тексты. Причем, делает это во много раз быстрее людей.

Еще одна популярная нейронная сеть — Midjourney, есть также DALL-E 2 и Stable Diffusion, назначение которых генерация картинок. На этапе обучения из огромного количества изображений с описанием, нейросеть выявляла совпадения. Например, если в описании было слово «лев», она запоминала все возможные изображения с этим животным. На основе этих данные сейчас нейросеть рисует уникальные картинки.

То, что умеет нейросеть напрямую зависит от того, на каких массивах информации ее обучал разработчик. Несмотря на схожесть с человеческим мозгом, нейросеть построена на искусственных нейронах и не понимает, что такое «лев»,  а также не чувствует различий между «существом» и «предметом». Она просто обнаруживает совпадения в больших массивах данных, и затем воспроизводит их. 

Бинг-чат

Джейкоб Роуч / Digital Trends

Microsoft была одним из первых инвесторов быстрого успеха ChatGPT, быстро выпустив свою собственную модель, основанную на той же технологии. Bing Chat, как вы уже догадались по названию, встраивает ИИ OpenAI, генерирующий естественный язык, в собственные продукты Microsoft. Благодаря новому Bing чат-бот с искусственным интеллектом находится всего в одном клике от обычного поиска Bing. Microsoft также внесла множество изменений, в том числе добавила исходные ссылки, различные режимы для сужения результатов, предлагаемые дополнительные подсказки и даже Edge Copilot, который обеспечивает чат с искусственным интеллектом независимо от того, на какой веб-странице вы находитесь. Microsoft даже продолжает внедрять Bing Image Creator непосредственно в Bing Chat, что является отличным дополнением.

Конечно, загвоздка во всем этом заключается в том, что вам нужно загрузить последнюю версию браузера Edge. Это позор, как и довольно жесткие ограничения на количество сеансов, которые вы можете проводить в день. Тем не менее, Microsoft остается одним из крупнейших игроков в этой игре, решившим внедрить режимы «Copilot» во все свои наиболее важные продукты и приложения, такие как эквивалент ChatGPT, встроенный прямо в Word или Excel. По сравнению с более простым ChatGPT, Bing Chat — самая доступная и удобная версия чат-бота с искусственным интеллектом, которую вы можете получить.

ChatGPT

— популярный чат-бот от OpenAI, о котором вы наверняка слышали. Спросите у ChatGPT все что угодно и получите ответ. Правда, не всегда правильный, так что лучше не расслабляться. Тем не менее ИИ может признать ответ некорректным или сказать, что ему не хватает информации.

Нейросеть отлично работает на русском языке, но все-таки хуже, чем на английском. Умеет решать задачи по математике, переводить текст с множества языков, писать код, оформлять информацию в разных стилях и писать тексты до научных работ и эссе. Из-за этого постоянно возникают вопросы об этике использования ИИ.

Всего за неделю ChatGPT набрал миллион пользователей и, естественно, продолжает набирать аудиторию. Microsoft инвестировали в этот ИИ больше 10 миллиардов долларов. Вполне возможно, что в будущем ChatGPT станет настолько же привычным и повсеместным, как мессенджеры и социальные сети, и будет использоваться во многих сферах жизни.

Зачем нужен нейронет

Нейронет упростит взаимодействия во всех сферах жизни: образовании, медицине, развлечениях, политике, благотворительности. Люди будут легче понимать друг друга и тратить меньше времени на передачу информации.

Задача нейронета – сделать каждого гением. И сделать это не через его частное развитие, а через объединение навыков разных людей.

Это можно описать через метафору. Если три человека будут стоять по разные стороны от слона, а четвёртый будет с закрытыми глазами трогать его за хобот, то все увидят разную картину. Чтобы составить полное представление, им нужно подойти друг к другу и поделиться своими мыслями. Это долго.

Нейронет объединит этих людей через виртуальных агентов (компьютеры, чипы, программы) и позволит моментально обменяться опытом.

Реальный мир значительно сложнее слона, но нейротехническая связь – инструмент, который поможет познавать его коллективно.

Вместо заключения

Как видите, возможности нейросетей ограничиваются только фантазией человека. Роботы пишут музыку, создают сайты, генерируют лозунги, притворяются людьми, публикуют статьи, продают дорогостоящие логотипы государству и вместе с докторами ищут способ излечить рак. Это крайне перспективное направление, которое одинаково полезно как в коммерческой деятельности, так и в повседневной жизни.

В дальнейшем влияние нейросетей на интернет будет только усиливаться, поэтому рекламистам уже приходится адаптироваться и менять стратегии работы. Нейросети затронут жизнь всех без исключения.

Вторая революция: методобратного распределения ошибки

70-е годы XX века многие называют «зимой искусственногоинтеллекта». Правительство США сократило финансирование этой области, а наука, казалось, стояла на месте. Но в 1986 году произошёл прорыв — появился способ машинного обучения по методу обратного распространения ошибки.

Он работает так: сначала нейронная сеть получает на входнекоторые данные и на основе текущих весовых коэффициентов производит прогноз. Затем этот прогноз сравнивается с ожидаемым результатом, и вычисляется ошибка. 

Ошибка распространяется обратно через сеть, влияя на каждыйнейрон по мере его удаления от выходного слоя. Это позволяет нейронной сети узнать, какие весовые коэффициенты нужно изменить, чтобы уменьшить ошибку.

После этого процесс повторяется для каждого примера данных вобучающей выборке, и каждый раз нейронная сеть корректирует веса своих связей на основе ошибки, пока не достигнет достаточно высокой точности прогнозирования.

В 80-е уже никто не разрабатывал экспериментальные приборы:проще было запрограммировать компьютер на нужные действия. Благодаря новому методу за пару лет нейронные сети научились искать на изображениях геометрические фигуры и распознавать почерк человека.

Вскоре появились и самообучающиеся нейронные сети, которые неждали подсказки от человека, а сами находили правильные ответы. Постепенно разработки стали использовать на практике: например, американские банки внедрили нейросеть, которая распознавала цифры на чеках.

Однако учёные столкнулись с проблемами: в 80-х годах ещё небыло вычислительных мощностей, способных обучать такие нейронные сети, а также больших объёмов данных, на которых они могли бы обучаться. Это привело к ещё одной «зиме искусственного интеллекта».

Прошлое, настоящее и будущее

Картины, нарисованные нейросетями, которые так восхищают современных пользователей, — не новость для нашей индустрии. GANы для генерации картинок появились еще в 2014 году и произвели фурор среди специалистов, но для широкой публики результаты получались невзрачными.

Большие компании копят данные и контент всю историю своего существования. С картинками прорыв случился в 2012 со знаменитым Imagenet, а вот в текстах Imagenet-момент зрел почему-то дольше. Теперь, когда нашлось столько вариантов применения для картинок и текстов, созданных нейросетями, дело за музыкой и голосом.

Сфера AI получила такое развитие только тогда, когда крупные компании увидели в этом перспективу. Нейросети помогают захватывать новые рынки, привлекать аудиторию. Поиск Google и Яндекс долгое время был построен на солидных, классических технологиях. Нейронные сети появились здесь совсем недавно. Сначала это были алгоритмы, потом — эвристики с подобранными параметрами, потом — какие-то простые ML-вещи. Нейросетей долго не было, потому что отвечать на запросы пользователей с их помощью сильно дороже, чем с помощью классических решений

А в поиске время ответа важно

Раньше нужно было потратить год работы команды из ста человек, чтобы улучшить пользовательский опыт на пару процентов. С приходом нейросетей оказалось, что можно увеличить показатели качества на те же два процента, если в течение месяца обучать алгоритм. Стало ясно, что в это выгодно вкладываться.

За годы работы крупные компании — Google, Microsoft, Яндекс — накопили много данных. Они начали тренировать на этих данных большие нейросети, чтобы решить множество внутренних и внешних задач.

Пару лет назад «Яндекс» запустил нейросеть «Балабоба». Технология позволяла решать различные задачи, связанные с текстами. Это выглядело как простой сервис для генерации текстов, но технология позволила решать разные прикладные задачи внутри компании — без сбора больших датасетов и привлечения разработчиков.

Это очень прикладные вещи: иногда нужно переписать формулировки, иногда найти в объявлении контактную информацию. Затратив пару месяцев работы команды, можно не просто увеличить показатели счастья юзеров, но и сразу решить целую пачку проблем на нескольких проектах.

Вот такой странноватый анекдот сочинила нейросеть «Балабоба»

Благодаря вложениям больших компаний на рынке стали появляться результаты работы разработчиков нейросетей. Сейчас люди успешно пишут письма и дипломы с помощью ChatGPT, генерят картинки с помощью StableDiffusion и делают потрясающие аватарки в Lensa или Prisma. Пользователи любят с их помощью менять и стилизовать изображения. Я тоже пользуюсь этой технологией: у меня на аватарке стоит картинка, сгенерированная нейросетью. Трудно сказать, почему это так популярно. Но факт остается фактом: в этой области все еще много стартапов, которые легко привлекают инвестиции.

Моя аватарка после обработки нейросетью

Как попасть в индустрию

Нейросетями можно заниматься как прикладной технологией в коммерческой разработке, так и использовать их в качестве инструмента для исследований в научных лабораториях.

В 2016 году, чтобы попасть в лабораторию, занимающуюся нейросетями, ничего особенного знать и уметь не требовалось. Сейчас порог входа в исследовательские лаборатории, где применяют эту технологию, увеличился. Нужно соответствовать высоким требованиям: знать математику, хорошо кодить, иметь научные публикации. Такой уровень экспертизы есть у небольшой части людей.

Вакансий публикуется больше не в области исследований, а в прикладных проектах. Прикладными проектами может заниматься обычный разработчик. Для этого нужно уметь кодить, решать задачи и использовать системный подход. Нужно учиться делать базовые вещи максимально аккуратно. А все остальное получится в свое время.

Самое тяжелое умение — на грани hard skills и soft skills — понимать, что делаешь. Подвох в том, что данные могут лежать в каком угодно виде, и надо уметь грамотно их обрабатывать. Если есть десятки CSV, которые ссылаются друг на друга, нужно правильно соединить их между собой по ключам и в процессе ничего не потерять и не приобрести. Это сложная задача для людей, которые хотят создавать искусственный интеллект.

Чтобы стать разработчиком нейросетей, должен быть искренний, неиссякаемый интерес к этому. Желательно иметь в голове образ результата, абстрактное желание заниматься нейросетями ни к чему не приведет. «Я хочу сделать систему, которая может взять сэмпл голоса и научиться подменять на него любой другой голос» — это круто.

Сильная образовательная база не так важна, как любознательность и усидчивость. Однако, если в вузе вы хорошо изучили математику и алгоритмы, ваш инструментарий будет богаче. Многие задачи, которые встречаются в моей работе сейчас, я научился решать еще в университете.

Помимо математических знаний и опыта разработки, здорово обладать профильной экспертизой — это помогает быстрее находить очевидные глупости и лучше понимать ценность решения. Нейросеть — это лишь инструмент, которым можно овладеть за короткий срок, а профильный опыт накапливается довольно долго. Выбирайте сферу, в которой у вас есть такой опыт. Например, если умеете работать с микроконтроллерами, портировать какие-то штуки на железки, то идите специалистом по нейросетям в промышленность. А если хорошо знаете банковскую сферу, ее риски и ограничения, то в банк.

Определитесь, к какому результату стремитесь именно вы. Можно копать в сторону определенного класса задач и пройти специализированные курсы:

• По компьютерному зрению — например, Стэнфордский курс CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
• По обработке текстов на естественном языке (NLP)
• По графовым нейронным сетям.

Эти курсы дадут хорошее представление о том, как все работает и что можно делать с помощью нейросетей. А параллельно с обучением стоит искать работу: лучше всего учится и запоминается то, что совпадает с рабочими обязанностями.

Компания OpenAI

OpenAI — это исследовательская компания в области искусственного интеллекта, которая занимается разработкой и продвижением новых технологий в этой области. Компания занимается разработкой алгоритмов глубокого обучения, созданием нейронных сетей, робототехникой, обработкой естественного языка, автономными системами и другими сферами. Она также является одним из лидеров в исследованиях генеративных моделей, включая модель GPT (Generative Pre-trained Transformer), которая позволяет генерировать тексты, изображения, музыку и другие данные. Компания OpenAI также занимается популяризацией искусственного интеллекта и обучением людей новым технологиям в этой области.
Компания OpenAI разрабатывает и предоставляет ряд продуктов, включая:

• OpenAI Gym — платформу для разработки и тестирования алгоритмов машинного обучения.
• OpenAI Codex — нейросеть, которая способна генерировать программный код на основе естественного языка.
• OpenAI API — платформу, предоставляющую доступ к глубоким нейросетям, которые можно использовать для различных задач, например, обработки текста или создания чат-ботов.
• GPT (Generative Pre-trained Transformer) — серию глубоких нейронных сетей, которые используются для генерации текста на основе обучающих данных.

Компания, которая в настоящее время получает поддержку от крупнейшего IT-гиганта Microsoft, начала свою историю еще в 2015 году.Основатели OpenAI — Илон Маск, Сэм Альтман, Питер Тиль и Рид Хоффман — обещали выделить на проект миллиард долларов.Цель группы — разработка искусственного интеллекта, который принесет пользу всему человечеству. Однако, Маск и другие предупреждали о потенциальной опасности искусственного интеллекта, как «самой большой экзистенциальной угрозой» для человечества.

Илон Маск и компания OpenAI продолжают шокировать мир своими новшествами в сфере искусственного интеллекта. Компания, которая начинала свой путь как некоммерческая организация с открытым исходным кодом, теперь привлекает инвесторов и создает коммерческие продукты наравне с некоммерческой работой. В 2019 году компания создала ИИ-инструмент, который мог создавать фейковые новости, что вызвало бурную реакцию в обществе. Но несмотря на все критики, в 2020 году OpenAI выпустила еще одного чат-бота под названием GPT-3, который обладает уникальной способностью генерировать огромные объемы текста высокого качества. Новая структура прибыли инвесторов OpenAI позволит заработать им в 100 раз больше своих первоначальных инвестиций, но главной миссией компании по-прежнему остается создание технологий, которые принесут пользу человечеству в целом.
OpenAI продолжает развивать свои продукты на основе искусственного интеллекта, в том числе чат-боты и генераторы изображений.В 2021 году компания выпустила обновленную версию своего ИИ-генератора DALL-E, который может создавать уникальные изображения на основе текстового описания. Также в этом году была представлена демо-версия чат-бота GPT-3.5, который в следующем году должен быть выпущен в полноценной версии — GPT-4.В то же время Илон Маск продолжает предупреждать о потенциальной опасности сильного искусственного интеллекта и называет ChatGPT «пугающе хорошим». OpenAI продолжает работать над своими продуктами, предлагая инновационные решения в области ИИ.

Какие задачи решают нейросети?

Если рассматривать ИИ в глобальном плане, то зачастую он упрощает и ускоряет решение задачи. 

К примеру, нейросеть помогает персонализировать контент под интересы человека. Такое применение нейросети нашли в рекламе. Машинное обучение помогает находить целевую аудиторию и показывать ей релевантные рекламные блоки в автоматическом режиме исключительно за счет полученных ранее данных о пользователях. Аналогичные системы используются в любых сервисах, где необходимо рекомендовать людям определенный контент. Похожую музыку, похожие видео, похожую одежду и так далее. Все это ловко подбирают бездушные машины. 

Также нейронные сети берут на себя творческие задачи. Пытаются создавать логотипы и шрифты, например. Это помогает быстро подготовить уникальный дизайн для своего сайта, не нанимая специалистов и не тратя слишком много ресурсов на работу с живым человеком. 

Есть и другие варианты решаемых задач, но всех их объединяет тот факт, что нейросети пытаются вытеснить из какой-либо индустрии живых людей. 

Как получить доступ к нейросети

Среди нейросетей, пишущих тексты, самой простой для начала работы является YaGPT. Она интегрирована в голосовой помощник Алиса как навык «Давай придумаем», а потому доступна на большинстве умных устройств. Так, на смартфоне вам нужно:

1. Установить приложение Яндекса.
2. Запустить программу и нажать фиолетовую кнопку для вызова виртуального ассистента.
3. Попросить Алису запустить навык «Давай придумаем».

YaGPT работает как отдельный навык Алисы

Получить доступ к ChatGPT будет так же легко, если вы живете не в России. В нашей стране нейросеть не работает, но выход есть:

1. Активируйте VPN.
2. Откройте сайт chat.openai.com и нажмите «Sign Up» для создания аккаунта.
3. Выберите регистрацию при помощи аккаунта Google.
4. Заполните короткую анкету, указав имя, фамилию и дату рождения.
5. Укажите приобретенный номер на сайте ChatGPT.
6. Вернитесь на сайт покупки виртуального номера и скопируйте код подтверждения, а затем вставьте его в соответствующее поле на chat.openai.com.

Для регистрации на сайте OpenAI нужно купить зарубежный номер, но это недорого

Сложнее всего получить доступ к GigaChat, поскольку эта нейросеть находится в стадии разработки. Регистрация закрыта, но вы можете попытать счастья, воспользовавшись следующей инструкцией:

ГигаЧат от Сбера работает в режиме ограниченного доступа

Итак, в случае с GigaChat от Сбера вам придется полагаться на удачу, в то время как остальные нейросети для написания текстов имеют открытый доступ, пускай и с некоторыми оговорками.

Этапы развития нейронета: как он поменяет жизнь

Первый этап (2015 – 2025)

Предварительный этап нейронета – это биометрия. На нём мы находимся сейчас: изучаем биометрические данные, считываем их, храним или обрабатываем, носим трекеры, сканируем и распознаём движения, жесты, лица. Это подготовка «железной» составляющей нейронета.

Согласно дорожной карте «Нейронет» от проекта НТИ (Национальная технологическая инициатива), этап биометринета закончится примерно в 2020-2022 годах. После него начнётся создание информационных систем, которые обрабатывают не только биометрические данные, но и нейроинформацию (мысли, эмоции, ощущения).

Пока готовых проектов нейроинформационного обмена нет – мы ещё учимся передавать сигналы от мозга к мозгу и к компьютеру.

Второй этап (2025 – 2035)

Первых успешных рабочих систем в этой сфере ждут в 2025-2035 годах. Тогда нейроинтерфейсы проникнут в человеческое тело и станут незаметными. Системы дополненной реальности будут передавать звуки, запахи, тактильные ощущения, а не только картинку.

Учёные смогут дублировать многие системы организма (иммунную, нервную, кровеносную) и воссоздавать психические состояния (автоматические стимуляторы состояний). Можно быстро расслабиться или наоборот ввести себя в состояние повышенной концентрации.

Люди станут быстрее обмениваться эмоциями и получать знания. С иностранцами можно общаться без знания языка – чипы будут транслировать перевод сразу в мозг.

Появится рынок продажи устройств, аксессуаров и программ для нейронета. Дешевизна систем перенесёт его в бытовую жизнь. Это станет таким же стандартом, как покупка смартфона или регистрация в социальной сети.

Третий этап (2035 – 2045)

После 2035-2045 года настанет время полнофункционального нейронета. Чтобы не испытывать стресс от работы человек может искусственно конструировать нужное сознание – комбинировать разные психические ощущения в одно. Например, обострять память, повышать активность нервной системы и при этом чувствовать равнодушие и спокойствие.

От такого моделирования мозга люди перейдут к моделированию целых коллективов, которых объединит одинаковое мышление и психика. Они соединят свои усилия и сделают один большой «мозг» (социальность сознания). Появятся первые нейросообщества и прецеденты между ними.

В нейроколлективах будут передавать опыт друг другу – физический, эмоциональный или даже боевой опыт можно получить искусственно.

Добрый друг или волк в овечьей шкуре?

Хайп вокруг новых генеративных нейросетей неслучаен: они стали доступны любому пользователю, в то время как их функционал заметно превышает потребности обычного человека. Возможности таких сетей, как Midjourney и ChatGPT, вызывают удивление — однако удивляться нужно было в течение всего минувшего десятилетия

Даже человек, далекий от высоких технологий, постоянно сталкивается с работой нейросетей, не всегда обращая на это внимание.
Забивая в поисковике запрос, вы получаете выборку результатов, которые сочла релевантной машина. Задавая в навигаторе точку назначения, вы даете команду машине разработать для вас оптимальный маршрут

Пользуясь системами голосового управления, вы включаете машину, умеющую распознавать речь и вычленять смысл сказанного. Даже совершая покупки в супермаркете, вы идете к полке и берете нужный вам продукт, не думая о том, что за его поставкой в нужное время и в нужном количестве, а также за созданием графика движения грузовиков по магазинам может стоять самообучающаяся нейросеть. Нейросеть в наши дни способна сама выращивать растения в искусственной среде, определяя все нужные параметры, от состава и плотности почвы до времени и объема полива.

Что же такое нейросеть? А главное, как она работает? В двух словах это довольно сложно объяснить, но мы попробуем. Во-первых, это действительно сеть, состоящая из узлов и связей между ними: по связям проходят сигналы, на которые так или иначе реагируют узлы. Приведем постой пример. Допустим, мы научили нейросеть распознавать изображения, на которых присутствуют кошки, и для этого показали ей несколько тысяч примеров. Теперь сеть, анализируя изображение, может вычленить хвост, и если это происходит, то узлы, отвечающие за этот признак, примут значение, которое можно интерпретировать как «есть вероятность, что на картинке кошка». Если определенное количество узлов, отвечающих за разные признаки, примет такие значения, нейросеть даст положительный ответ. Если же хвост окажется без шерсти, то значения на первой группе узлов скажут нам: вероятность, что на изображении есть кошка, довольно мала (и, скорее всего, на изображении не кошка, а другое животное, хотя, возможно, это изображение кошки-сфинкса).

Если к такой сети добавить функцию генерации, мы получим голосовой помощник или чат-бот, программу для раскрашивания черно-белых фотографий или сервис по разработке слоганов. Или же, наконец, ChatGPT, перед которым можно ставить задачи из поистине огромного диапазона. При этом если мы запрашиваем, к примеру, текст в стилистике Чехова, мы доверяем нейросети поиск решения, что соответствует искомой стилистике, а что нет, сеть обучается сама. Или вернемся к примеру выше: обучая сеть распознавать изображения с кошками, мы не объясняли ей, как распознать кошку. Мы позволили ей самой собрать все признаки кошки, просто показав ей изображения с кошками и без кошек в довольно большом количестве и разнообразии.

Вряд ли найдется такая область человеческой жизни, в которой так или иначе не используются нейросети. Они могут очень много — гораздо больше, чем мы можем себе представить. Они выполняют любую рутинную интеллектуальную работу как человек, а часто даже лучше человека. Но они не могут ничего придумать сами (разумеется, если мы не считаем придумыванием применение знаний из одной сферы в другой). Они не могут чувствовать. Они не ведают добра и зла. И они ошибаются — подчас не в том месте, где бы мы ожидали ошибки от человека. Самое скверное в том, что в сложных сетях определить причину ошибки порой не представляется возможным. Поэтому нейросеть нас до сих пор не воспитывает, не лечит, не судит и не правит нами, хотя в каждой из этих сфер успешно применяется.

Как вы можете использовать GPT в жизни и работе?

Одним из интересных вариантов использования ChatGPT является разработка чат-ботов для обслуживания клиентов. Представьте себе естественный, человекоподобный разговор с чат-ботом, когда у вас возникает вопрос или проблема с продуктом или услугой. Способность ChatGPT генерировать связные и увлекательные ответы позволяет ему эффективно имитировать человеческий разговор, что делает его идеальным инструментом для создания чат-ботов, способных помогать клиентам в полезной и дружелюбной манере.

Еще одно потенциальное применение ChatGPT — создание контента. ChatGPT может генерировать оригинальные статьи, рассказы или другие письменные работы, предоставляя набор подсказок или рекомендаций. Это может быть полезно для маркетологов, журналистов или авторов, желающих генерировать идеи или расширить свои возможности. Кроме того, ChatGPT может помочь в языковом переводе, позволяя пользователям легко переводить текст с одного языка на другой с высокой точностью и беглостью.

Помимо этих приложений, ChatGPT может быть использован для создания систем, способных автоматически резюмировать длинные тексты или документы, облегчая специалистам быстрый просмотр и понимание больших объемов информации. Он также может быть использован для анализа и понимания естественного языка, что может быть полезно для задач классификации текстов и анализа настроений. ChatGPT — это универсальный и мощный инструмент, который способен произвести революцию в том, как мы взаимодействуем с компьютерами и друг с другом.

Интересные факты о ChatGPT

ChatGPT основан на модели GPT-3, одной из крупнейших и наиболее продвинутых языковых моделей на сегодняшний день

Она была обучена на базе данных из миллиардов слов и может генерировать человекоподобный текст в широком диапазоне стилей и тонов.

ChatGPT Привлек внимание своей способностью генерировать увлекательные и связные ответы на различные запросы. В некоторых случаях ему даже удавалось обмануть человека, заставив его думать, что он общается с другим человеком.

ChatGPT используется для создания чат-ботов, способных вступать в естественные, человекоподобные разговоры с пользователями

Такие чат-боты используются для обслуживания клиентов, онлайн-образования или развлечений.

ChatGPT также используется для создания оригинального контента на основе подсказок или рекомендаций, например, статей и рассказов. Это потенциально может произвести революцию в создании и потреблении письменного контента.

ChatGPT Однако у этой технологии есть свои ограничения. Хотя он может генерировать человекоподобный текст, он имеет неполное представление о мире и иногда может выдавать бессмысленные ответы или не связанные с подсказкой. Он также не способен понять контекст или намерение так, как это может сделать человек.

Будущее OpenAI и возможности

На начало 2023 года в OpenAI трудятся 380 сотрудников, что значительно превышает число девяти работников на момент основания стартапа в 2015 году. Сейчас OpenAI оценивается в 30 миллиардов долларов и является одним из самых дорогих стартапов в США.

Эксперты полагают, что ChatGPT может внести изменения во множество отраслей. Известно, что студент успешно защитил дипломную работу, написанную с помощью нейросети. Некоторые авторы используют чат-бота для сбора информации и фактов для своих материалов, а программисты экспериментируют с генерацией кода. Нейросеть может предложить барменам рецепты новых коктейлей, любителям фитнеса — программы тренировок, а учителям — планы уроков.

Однако чат-бот не может обсуждать актуальные новости, так как его алгоритм обучался на базе данных, актуальной только до октября 2021 года.

Microsoft Azure

Microsoft Azure — это облачных вычислений Платформа. Он предлагает организациям несколько облачных услуг, включая обработку, хранение, сетевое взаимодействие, аналитику и разработку мобильных и веб-приложений. Он был создан, чтобы помочь предприятиям быстро устанавливать и управлять облачными приложениями и службами.

Аналитика больших данных, Интернет вещей, ИИ и машинное обучение

Microsoft Azure, помимо облачных сервисов, предлагает аналитику больших данных, Интернет вещей (IoT), искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение. Вы можете улучшить свои операции и получить представление о своих данных.

Платформа предназначена для помощи организациям всех видов, от стартапов до огромных корпораций, в получении конкурентного преимущества.

Бинг от Майкрософт

Microsoft Bing — поисковая система, похожая на Google Search. Поисковая система была обновлена ​​с использованием расширенной версии ChatGPT, названной Microsoft «моделью Prometheus». Эта новая модель быстрее и точнее, чем предыдущая. Скоро он будет доступен для всех. Мы ожидаем, что это обеспечит более релевантные и своевременные результаты поиска.

Microsoft Bing становится поисковой системой на базе искусственного интеллекта, которая может интерпретировать естественный язык и выдавать более точные результаты поиска благодаря интеграции ChatGPT.