Nagu võib-olla teate, oleme minu meeskonnaga toonud Qliki kogukonda brauseri laienduse, mis integreerib Qliki ja Giti, et armatuurlaua versioone sujuvalt salvestada, luues armatuurlaudade jaoks pisipilte ilma teistele akendele lülitumata. Seejuures hoiame Qliki arendajatel kokku märkimisväärselt aega ja vähendame igapäevaselt stressi.
Otsin alati võimalusi Qliki arendusprotsessi täiustamiseks ja igapäevaste rutiinide optimeerimiseks. Sellepärast on liiga raske vältida OpenAI või Large Language Modeli ühist enimkäinud teemat ChatGPT ja GPT-n.
Jätame vahele osa suurte keelemudelite (GPT-n) toimimisest. Selle asemel võite küsida ChatGPT-lt või lugeda Steven Wolframi parimat inimlikku selgitust.
Alustan ebapopulaarsest lõputööst „GPT-n genereeritud ülevaated andmetest on uudishimu kustutav mänguasi” ja jagan siis elulisi näiteid, kus töötav tehisintellekti assistent saab automatiseerida rutiinseid ülesandeid ja vaba aega keerukamate jaoks. analüüs ja otsuste tegemine BI-arendajatele/analüütikutele.
AI assistent minu lapsepõlvest
Ärge laske GPT-n-l end eksitada
… see lihtsalt ütleb asju, mis “kõlab õigesti” selle põhjal, kuidas asjad koolitusmaterjalis “kõlisesid”. © Steven Wolfram
Seega vestlete terve päeva ChatGPT-ga. Ja äkki tuleb pähe geniaalne idee: "Annan ChatGPT-le üleskutse luua andmetest praktilisi teadmisi!"
GPT-n mudelite söötmine OpenAI API-ga kõigi äriandmete ja andmemudelitega on suur kiusatus saada praktilisi teadmisi, kuid siin on kõige olulisem asi – GPT-3 või uuema suure keelemudeli peamine ülesanne on välja selgitada, kuidas et jätkata tekstiosa, mis talle on antud. Teisisõnu järgib see veebis, raamatutes ja muudes kasutatud materjalides leiduvat mustrit.
Sellele faktile tuginedes on kuus ratsionaalset argumenti, miks GPT-n loodud arusaamad on vaid mänguasi uudishimu kustutamiseks ja kütuse tarnija ideegeneraatorile, mida nimetatakse inimajuks:
- GPT-n, ChatGPT võib genereerida teadmisi, mis ei ole asjakohased ega tähenduslikud, kuna sellel puudub andmete ja nende nüansside mõistmiseks vajalik kontekst – puudub kontekst.
- GPT-n, ChatGPT võivad andmetöötluse vigade või vigaste algoritmide tõttu tekitada ebatäpseid teadmisi – täpsuse puudumine.
- Ainuüksi GPT-n-le toetudes võib ChatGPT ülevaate saamiseks põhjustada inimekspertide kriitilise mõtlemise ja analüüsi puudumise, mis võib viia valede või mittetäielike järeldusteni – liigne toetumine automatiseerimisele.
- GPT-n, ChatGPT võib väljaõppe saanud andmete tõttu luua kallutatud teadmisi, mis võib viia kahjulike või diskrimineerivate tulemusteni – kallutamise oht.
- GPT-n, ChatGPT võib puududa BI-analüüsi juhtivate ärieesmärkide ja -eesmärkide sügavast mõistmisest, mis toob kaasa soovitused, mis ei ole kooskõlas üldise strateegiaga – ärieesmärkide mõistmine on piiratud.
- Ärikriitiliste andmete usaldamine ja nende jagamine „musta kastiga”, mis suudab ise õppida, sünnitab TOP juhtkonnas helgeid päid, et õpetate konkurentidele, kuidas võita – usalduse puudumine. Olime seda juba näinud, kui hakkasid ilmuma esimesed pilvandmebaasid, nagu Amazon DynamoDB.
Vähemalt ühe argumendi tõestamiseks uurime, kuidas võiks ChatGPT veenvalt kõlada. Kuid mõnel juhul pole see õige.
Ma palun ChatGPT-l lahendada lihtne arvutus 965 * 590 ja seejärel paluda tal tulemusi samm-sammult selgitada.
568 350 ?! OPPS… midagi läheb valesti.
Minu puhul murdis ChatGPT vastuses läbi hallutsinatsioon, kuna vastus 568,350 XNUMX on vale.
Teeme teise võtte ja paluge ChatGPT-l tulemusi samm-sammult selgitada.
Hea lask! Aga ikkagi vale…
ChatGPT püüab samm-sammulises selgituses olla veenev, kuid see on siiski vale.
Kontekst on oluline. Proovime uuesti, kuid sisestage sama probleem viipaga „tegutse nagu…”.
BINGO! 569 350 on õige vastus
Kuid see on juhtum, kus selline üldistus, mida närvivõrk suudab hõlpsasti teha – mis on 965*590 – ei ole piisav; vaja on tegelikku arvutusalgoritmi, mitte ainult statistikapõhist lähenemist.
Kes teab... võib-olla leppis tehisintellekt lihtsalt varem matemaatikaõpetajatega kokku ja ei kasuta kalkulaatorit enne ülemist klassi.
Kuna minu viip eelmises näites on otsekohene, saate kiiresti tuvastada ChatGPT vastuse eksliku ja proovida seda parandada. Aga mis siis, kui hallutsinatsioonid muutuvad vastuseks järgmistele küsimustele:
- Milline müüja on kõige tõhusam?
- Näidake mulle viimase kvartali tulusid.
See võib viia meid HALLUTSINATSIOONILISTE OTSUSE langetamiseni, ilma seenteta.
Muidugi olen kindel, et paljud minu ülaltoodud argumendid muutuvad paari kuu või aasta pärast ebaoluliseks tänu kitsalt fokusseeritud lahenduste väljatöötamisele Generative AI valdkonnas.
Kuigi GPT-n piiranguid ei tohiks eirata, saavad ettevõtted siiski luua tugevama ja tõhusama analüüsiprotsessi, kasutades ära inimanalüütikute (see on naljakas, et pean esile tõstma INIMESED) ja AI-assistentide tugevusi. Mõelge näiteks stsenaariumile, kus inimanalüütikud püüavad tuvastada tegureid, mis soodustavad klientide vähenemist. GPT-3 või uuema võimsusega tehisintellekti assistente kasutades saab analüütik kiiresti koostada loendi potentsiaalsetest teguritest, nagu hinnakujundus, klienditeenindus ja tootekvaliteet, seejärel neid soovitusi hinnata, andmeid täiendavalt uurida ja lõpuks tuvastada kõige olulisemad tegurid. mis tekitavad klientide vähenemist.
NÄIDA MULLE INIMESARNASI TEKST
INIMANALÜÜTIK, kes teeb viipasid ChatGPT-le
Tehisintellekti assistenti saab kasutada selliste ülesannete automatiseerimiseks, mille tegemiseks kulutate praegu lugematuid tunde. See on ilmselge, kuid vaatame lähemalt valdkonda, kus suurte keelemudelite (nt GPT-3 ja uuematel) toite tehisintellekti abilisi hästi testitakse – luuakse inimsarnaseid tekste.
BI-arendajate igapäevastes ülesannetes on neid palju:
- Diagrammide, lehtede pealkirjade ja kirjelduste kirjutamine. GPT-3 ja uuemad versioonid aitavad meil kiiresti luua informatiivseid ja sisutihedaid pealkirju, tagades, et meie andmete visualiseerimine on otsustajatele hõlpsasti mõistetav ja navigeeritav ning kasutades käsku „tegutse nagu .”.
- Koodi dokumentatsioon. GPT-3 ja uuemate versioonidega saame kiiresti luua hästi dokumenteeritud koodijuppe, mis muudab meie meeskonnaliikmete jaoks koodibaasi mõistmise ja haldamise lihtsamaks.
- Põhiüksuste loomine (ärisõnastik). Tehisintellekti assistent võib aidata koostada kõikehõlmavat ärisõnastikku, pakkudes erinevatele andmepunktidele täpseid ja kokkuvõtlikke määratlusi, vähendades ebaselgust ja soodustades paremat meeskonnasuhtlust.
- Rakenduse lehtede/armatuurlaudade jaoks meeldejääva pisipildi (kaante) loomine. GPT-n võib luua köitvaid ja visuaalselt atraktiivseid pisipilte, parandades kasutajakogemust ja julgustades kasutajaid olemasolevaid andmeid uurima.
- Arvutusvalemite kirjutamine komplekti analüüsi avaldiste abil Power BI Qlik Sense / DAX päringutes. GPT-n aitab meil neid avaldisi ja päringuid tõhusamalt koostada, vähendades valemite kirjutamisele kuluvat aega ja võimaldades meil keskenduda andmete analüüsile.
- Andmelaadimisskriptide (ETL) kirjutamine. GPT-n võib aidata luua ETL-skripte, automatiseerida andmete teisendamist ja tagada andmete järjepidevus süsteemides.
- Andmete ja rakenduste probleemide tõrkeotsing. GPT-n võib pakkuda soovitusi ja teadmisi, mis aitavad tuvastada võimalikke probleeme ning pakkuda lahendusi levinud andmete ja rakenduste probleemidele.
- Andmemudelis väljade ümbernimetamine tehnilisest äritegevuseks. GPT-n aitab meil tõlkida tehnilisi termineid paremini juurdepääsetavasse ärikeelde, muutes andmemudeli mittetehnilistele sidusrühmadele mõne klikiga lihtsamini mõistetavaks.
GPT-n mudelitel töötavad tehisintellekti assistendid võivad aidata meil olla oma töös tõhusamad ja tulemuslikumad, automatiseerides rutiinseid ülesandeid ning vabastades aega keerukamate analüüside ja otsuste tegemiseks.
Ja see on valdkond, kus meie Qlik Sense'i brauserilaiendus võib pakkuda väärtust. Oleme valmistunud AI-assistendi eelseisvaks väljalaseks, mis toob Qliki arendajatele pealkirjade ja kirjelduste genereerimise just rakenduses, samal ajal arendades analüüsirakendusi.
Kasutades nende rutiinsete ülesannete jaoks OpenAI API peenhäälestatud GPT-n-i, saavad Qliki arendajad ja analüütikud oluliselt parandada oma tõhusust ning pühendada rohkem aega keerukale analüüsile ja otsuste tegemisele. See lähenemisviis tagab ka selle, et kasutame ära GPT-n tugevused, minimeerides samal ajal riskid, mis tulenevad sellele kriitilise andmeanalüüsi ja arusaamade genereerimisel.
Järeldus
Kokkuvõtteks lubage mul anda teed ChatGPT-le:
GPT-n piirangute ja võimalike rakenduste teadvustamine Qlik Sense'i ja muude ärianalüüsi tööriistade kontekstis aitab organisatsioonidel seda võimsat tehisintellekti tehnoloogiat maksimaalselt ära kasutada, vähendades samal ajal võimalikke riske. Soodustades koostööd GPT-n loodud arusaamade ja inimteadmiste vahel, saavad organisatsioonid luua tugeva analüütilise protsessi, mis kasutab ära nii tehisintellekti kui ka inimanalüütikute tugevaid külgi.
Et olla esimeste seas, kes kogeb meie eelseisva tooteväljalase eeliseid, kutsume teid üles täitma meie varajase juurdepääsu programmi vorm. Programmiga liitudes saate eksklusiivse juurdepääsu uusimatele funktsioonidele ja täiustustele, mis aitavad teil Qliki arenduse töövoogudes kasutada tehisintellekti assistendi jõudu. Ärge jätke kasutamata seda võimalust, et olla kurvi ees ja avada oma organisatsiooni tehisintellektipõhise ülevaate kogu potentsiaal.
