Օգտագործելով GPT-n-ը ընդլայնված Qlik զարգացման գործընթացի համար

Ինչպես գիտեք, ես և իմ թիմը բերել ենք Qlik համայնքի զննարկիչի ընդլայնում, որը միավորում է Qlik-ը և Git-ը, որպեսզի անխափան կերպով պահպանվեն վահանակի տարբերակները՝ ստեղծելով վահանակների մանրապատկերներ՝ առանց այլ պատուհանների անցնելու: Դրանով մենք Qlik ծրագրավորողներին խնայում ենք զգալի ժամանակ և նվազեցնում սթրեսը ամենօրյա ռեժիմով:

Ես միշտ ուղիներ եմ փնտրում՝ բարելավելու Qlik-ի զարգացման գործընթացը և օպտիմալացնել առօրյան: Ահա թե ինչու շատ դժվար է խուսափել ամենահայտնի թեմայից՝ ChatGPT-ից և GPT-n-ից՝ OpenAI-ի կամ ընդհանուր լեզվի խոշոր մոդելի միջոցով:

Եկեք բաց թողնենք այն մասը, թե ինչպես են աշխատում Large Language Models, GPT-n: Փոխարենը, կարող եք հարցնել ChatGPT-ին կամ կարդալ Սթիվեն Վոլֆրամի լավագույն մարդկային բացատրությունը:

Ես կսկսեմ հանրաճանաչ թեզից՝ «Տվյալներից ստացված GPT-n պատկերացումները հետաքրքրասիրությունը հանգցնող խաղալիք է», և այնուհետև կկիսվեմ իրական կյանքի օրինակներով, որտեղ AI օգնականը, որի վրա մենք աշխատում ենք, կարող է ավտոմատացնել առօրյա առաջադրանքները, ազատ ժամանակ ավելի բարդ: վերլուծություն և որոշումների կայացում BI-մշակողների/վերլուծաբանների համար:

AI օգնական իմ մանկությունից

Թույլ մի տվեք, որ GPT-n-ը ձեզ մոլորեցնի

… դա պարզապես ասում է բաներ, որոնք «ճիշտ են հնչում»՝ հիմնվելով այն բանի վրա, թե ինչ են «հնչել» իր ուսումնական նյութում: © Սթիվեն Վոլֆրամ

Այսպիսով, դուք ամբողջ օրը զրուցում եք ChatGPT-ի հետ: Եվ հանկարծ մի փայլուն միտք է ծագում. «Ես կհուշեմ ChatGPT-ին տվյալներից գործունակ պատկերացումներ ստեղծել»:

OpenAI API-ի օգտագործմամբ GPT-n մոդելները բոլոր բիզնես տվյալների և տվյալների մոդելների միջոցով կերակրելը մեծ գայթակղություն է գործնական պատկերացումներ ստանալու համար, բայց այստեղ է կարևորը. Large Language Model-ի, որպես GPT-3 կամ ավելի բարձր, առաջնային խնդիրն է պարզել, թե ինչպես: շարունակել տրված տեքստի մի հատվածը: Այլ կերպ ասած, այն «հետևում է օրինաչափությանը», թե ինչ կա համացանցում և գրքերում և դրանում օգտագործվող այլ նյութերում:

Ելնելով այս փաստից, կան վեց ռացիոնալ փաստարկներ, թե ինչու GPT-n-ի ստեղծած պատկերացումները պարզապես խաղալիք են ձեր հետաքրքրասիրությունը մարելու և վառելիք մատակարարող գաղափարների գեներատորի համար, որը կոչվում է մարդու ուղեղ.

1. GPT-n-ը, ChatGPT-ը կարող է առաջացնել պատկերացումներ, որոնք տեղին կամ իմաստալից չեն, քանի որ այն չունի անհրաժեշտ համատեքստ՝ տվյալներն ու դրանց նրբությունները հասկանալու համար՝ համատեքստի բացակայություն:
2. GPT-n-ը, ChatGPT-ը կարող է առաջացնել ոչ ճշգրիտ պատկերացումներ տվյալների մշակման սխալների կամ սխալ ալգորիթմների պատճառով՝ ճշտության բացակայություն:
3. Հենվելով բացառապես GPT-n-ի վրա՝ ChatGPT-ը պատկերացումների համար կարող է հանգեցնել մարդկային փորձագետների կողմից քննադատական ​​մտածողության և վերլուծության բացակայությանը, ինչը կարող է հանգեցնել սխալ կամ թերի եզրակացությունների՝ չափից ավելի վստահություն ավտոմատացմանը:
4. GPT-n-ը, ChatGPT-ը կարող է առաջացնել կողմնակալ պատկերացումներ՝ հաշվի առնելով այն տվյալները, որոնց վրա վերապատրաստվել է, ինչը կարող է հանգեցնել վնասակար կամ խտրական արդյունքների՝ կողմնակալության ռիսկի:
5. GPT-n, ChatGPT-ը կարող է բացակայել բիզնեսի նպատակների և խնդիրների մասին, որոնք խթանում են BI վերլուծությունը, ինչը հանգեցնում է ընդհանուր ռազմավարությանը չհամապատասխանող առաջարկությունների՝ բիզնեսի նպատակների սահմանափակ ըմբռնման:
6. Բիզնեսի համար կարևոր տվյալներին վստահելը և դրանք «սև արկղի» հետ կիսելը, որը կարող է ինքնուրույն սովորել, լավագույն ղեկավարության մեջ կստեղծի այն գաղափարը, որ դուք սովորեցնում եք ձեր մրցակիցներին, թե ինչպես հաղթել՝ վստահության պակաս: Մենք դա արդեն տեսել էինք, երբ սկսեցին հայտնվել Amazon DynamoDB-ի նման առաջին ամպային տվյալների բազաները:

Առնվազն մեկ փաստարկ ապացուցելու համար եկեք քննենք, թե ինչպես կարող է ChatGPT-ը համոզիչ թվալ: Բայց որոշ դեպքերում դա ճիշտ չէ:

Ես կխնդրեմ ChatGPT-ին լուծել 965 * 590 պարզ հաշվարկը, այնուհետև կխնդրեմ նրան քայլ առ քայլ բացատրել արդյունքները:

568 350 ?! OOPS… ինչ-որ բան այն չէ:

Իմ դեպքում ChatGPT պատասխանում հալյուցինացիա հայտնվեց, քանի որ 568,350 պատասխանը սխալ է:

Եկեք կատարենք երկրորդ կրակոցը և խնդրենք ChatGPT-ին քայլ առ քայլ բացատրել արդյունքները:

Հրաշալի կադր է! Բայց դեռ սխալ է…

ChatGPT-ը փորձում է համոզիչ լինել քայլ առ քայլ բացատրությամբ, բայց դա դեռ սխալ է:

Համատեքստը կարևոր է։ Եկեք նորից փորձենք, բայց նույն խնդիրը սնուցեք «գործել որպես…» հուշումով:

ԲԻՆԳՈ 569 350-ը ճիշտ պատասխանն է

Բայց սա այն դեպքն է, երբ այն ընդհանրացումը, որը նեյրոնային ցանցը հեշտությամբ կարող է անել, ինչը 965*590 է, բավարար չի լինի. անհրաժեշտ է իրական հաշվողական ալգորիթմ, այլ ոչ միայն վիճակագրական մոտեցում:

Ո՞վ գիտի… գուցե AI-ն պարզապես նախկինում համաձայնել է մաթեմատիկայի ուսուցիչների հետ և չի օգտագործում հաշվիչը մինչև բարձր դասարանները:

Քանի որ նախորդ օրինակում իմ հուշումը պարզ է, դուք կարող եք արագ բացահայտել ChatGPT-ի պատասխանի սխալը և փորձել ուղղել այն: Բայց ինչ անել, եթե հալյուցինացիան ներթափանցի հետևյալ հարցերի պատասխանը.

1. Ո՞ր վաճառողն է ամենաարդյունավետը:
2. Ցույց տվեք ինձ վերջին եռամսյակի եկամուտը:

Դա կարող է մեզ տանել դեպի ՀԱԼՅՈՒՑԻՆԱՑԻԱՅԻ ՀԱՄԱՐ ՈՐՈՇՈՒՄՆԵՐԻ կայացմանը՝ առանց սնկերի:

Իհարկե, ես վստահ եմ, որ իմ վերը նշված փաստարկներից շատերը մի քանի ամսից կամ տարիներից անտեղի կդառնան Generative AI-ի ոլորտում նեղ կենտրոնացված լուծումների մշակման պատճառով:

Թեև GPT-n-ի սահմանափակումները չպետք է անտեսվեն, բիզնեսները դեռ կարող են ստեղծել ավելի ամուր և արդյունավետ վերլուծական գործընթաց՝ օգտագործելով մարդկային վերլուծաբանների ուժեղ կողմերը (զավեշտալի է, որ ես պետք է առանձնացնեմ HUMAN) և AI օգնականները: Օրինակ, հաշվի առեք մի սցենար, որտեղ մարդկային վերլուծաբանները փորձում են բացահայտել հաճախորդի քայքայմանը նպաստող գործոնները: Օգտագործելով AI օգնականներ, որոնք սնուցվում են GPT-3-ով կամ ավելի բարձր, վերլուծաբանը կարող է արագ ստեղծել պոտենցիալ գործոնների ցանկ, ինչպիսիք են գնագոյացումը, հաճախորդների սպասարկումը և արտադրանքի որակը, այնուհետև գնահատել այս առաջարկները, ուսումնասիրել տվյալները և, ի վերջո, բացահայտել առավել համապատասխան գործոնները: որը խթանում է հաճախորդների քմահաճույքը:

ՑՈՒՅՑ ՏՈՒՐ ԻՆՁ ՄԱՐԴԱՆԱՆ ՏԵՔՍՏԵՐԸ

HUMAN ANALYST-ը հուշումներ է անում ChatGPT-ին

AI օգնականը կարող է օգտագործվել այն առաջադրանքների ավտոմատացման համար, որոնք դուք անհամար ժամեր եք ծախսում հենց հիմա: Ակնհայտ է, բայց եկեք ավելի մոտիկից նայենք այն տարածքին, որտեղ AI օգնականները, որոնք սնուցվում են Large Language Models-ով, ինչպիսիք են GPT-3-ը և ավելի բարձր, լավ փորձարկված են՝ ստեղծելով մարդու նման տեքստեր:

Դրանցից մի քանիսը կան BI ծրագրավորողների ամենօրյա խնդիրների մեջ.

1. Գրել գծապատկերներ, թերթերի վերնագրեր և նկարագրություններ: GPT-3 և ավելի բարձր մակարդակները կարող են օգնել մեզ արագ ստեղծել տեղեկատվական և հակիրճ վերնագրեր՝ ապահովելով, որ մեր տվյալների վիզուալիզացիան հեշտ է հասկանալի և նավարկելու որոշում կայացնողների համար և օգտագործելով «գործել որպես ..» հուշումը:
2. Կոդի փաստաթղթեր. GPT-3 և ավելի բարձր տարբերակով մենք կարող ենք արագ ստեղծել լավ փաստաթղթավորված կոդերի հատվածներ՝ հեշտացնելով մեր թիմի անդամներին հասկանալ և պահպանել կոդերի բազան:
3. Հիմնական տարրերի ստեղծում (բիզնես բառարան): AI օգնականը կարող է օգնել ստեղծելու համապարփակ բիզնես բառարան՝ տրամադրելով ճշգրիտ և հակիրճ սահմանումներ տարբեր տվյալների կետերի համար, նվազեցնելով երկիմաստությունը և խթանելով թիմային ավելի լավ հաղորդակցությունը:
4. Հավելվածի թերթիկների/վահանակների համար գրավիչ մանրապատկերի (ծածկոցների) ստեղծում: GPT-n-ը կարող է ստեղծել գրավիչ և տեսողականորեն գրավիչ մանրապատկերներ՝ բարելավելով օգտատերերի փորձը և խրախուսելով օգտվողներին ուսումնասիրել առկա տվյալները:
5. Power BI-ում Qlik Sense / DAX հարցումներում հաշվարկային բանաձևերի գրում հավաքածուների վերլուծության արտահայտություններով: GPT-n-ը կարող է օգնել մեզ ավելի արդյունավետ ձևավորել այս արտահայտություններն ու հարցումները՝ նվազեցնելով բանաձևեր գրելու վրա ծախսվող ժամանակը և թույլ տալով կենտրոնանալ տվյալների վերլուծության վրա:
6. Տվյալների բեռնման սցենարներ գրելը (ETL): GPT-n-ը կարող է օգնել ETL սկրիպտների ստեղծմանը, տվյալների փոխակերպման ավտոմատացմանը և համակարգերի միջև տվյալների հետևողականության ապահովմանը:
7. Տվյալների և հավելվածի խնդիրների վերացում: GPT-n-ը կարող է առաջարկներ և պատկերացումներ տրամադրել՝ օգնելու բացահայտել հնարավոր խնդիրները և լուծումներ առաջարկել ընդհանուր տվյալների և հավելվածների խնդիրների համար:
8. Տվյալների մոդելում դաշտերի վերանվանումը տեխնիկականից բիզնեսի: GPT-n-ը կարող է օգնել մեզ թարգմանել տեխնիկական տերմինները ավելի մատչելի բիզնես լեզվով՝ մի քանի կտտոցով հեշտացնելով տվյալների մոդելը ոչ տեխնիկական շահագրգիռ կողմերի համար:

AI օգնականները, որոնք աշխատում են GPT-n մոդելներով, կարող են օգնել մեզ լինել ավելի արդյունավետ և արդյունավետ մեր աշխատանքում՝ ավտոմատացնելով սովորական առաջադրանքները և ժամանակ ազատելով ավելի բարդ վերլուծությունների և որոշումների կայացման համար:

Եվ սա այն տարածքն է, որտեղ մեր զննարկիչի ընդլայնումը Qlik Sense-ի համար կարող է արժեք հաղորդել: Մենք պատրաստվել ենք AI օգնականի առաջիկա թողարկմանը, որը վերնագրեր և նկարագրություն կստեղծի Qlik ծրագրավորողներին հենց հավելվածում՝ վերլուծական հավելվածներ մշակելիս:

Օգտագործելով այս սովորական առաջադրանքների համար OpenAI API-ի կողմից ճշգրտված GPT-n-ը, Qlik մշակողները և վերլուծաբանները կարող են զգալիորեն բարելավել իրենց արդյունավետությունը և ավելի շատ ժամանակ հատկացնել բարդ վերլուծություններին և որոշումների կայացմանը: Այս մոտեցումը նաև երաշխավորում է, որ մենք օգտագործում ենք GPT-n-ի ուժեղ կողմերը՝ միաժամանակ նվազագույնի հասցնելով դրա վրա հիմնվելու ռիսկերը կարևորագույն տվյալների վերլուծության և պատկերացումների ստեղծման համար:

եզրափակում

Եզրափակելով, թույլ տվեք, խնդրում եմ, ճանապարհ տալ ChatGPT-ին.

Ճանաչելով GPT-n-ի և՛ սահմանափակումները, և՛ հնարավոր կիրառությունները Qlik Sense-ի և բիզնես հետախուզության այլ գործիքների համատեքստում, օգնում է կազմակերպություններին առավելագույնս օգտագործել այս հզոր AI տեխնոլոգիան՝ միաժամանակ նվազեցնելով հնարավոր ռիսկերը: Խթանելով համագործակցությունը GPT-n-ի կողմից ստեղծված պատկերացումների և մարդկային փորձաքննության միջև՝ կազմակերպությունները կարող են ստեղծել ամուր վերլուծական գործընթաց, որը կապիտալացնում է ինչպես արհեստական ​​ինտելեկտի, այնպես էլ մարդկային վերլուծաբանների ուժեղ կողմերը:

Մեր գալիք արտադրանքի թողարկման առավելությունները առաջիններից զգալու համար մենք ցանկանում ենք ձեզ հրավիրել լրացնել մեր վաղաժամ հասանելիության ծրագրի ձևը: Միանալով ծրագրին, դուք բացառիկ հասանելիություն կստանաք վերջին հնարավորություններից և բարելավումներից, որոնք կօգնեն ձեզ օգտագործել AI օգնականի ուժը ձեր Qlik-ի զարգացման աշխատանքային գործընթացներում: Բաց մի՛ թողեք այս հնարավորությունը՝ առաջ անցնելու համար և բացեք AI-ի վրա հիմնված պատկերացումների ողջ ներուժը ձեր կազմակերպության համար:

Միացե՛ք մեր վաղ հասանելիության ծրագրին