GPT-n-ის გამოყენება გაძლიერებული Qlik განვითარების პროცესისთვის

როგორც მოგეხსენებათ, მე და ჩემმა გუნდმა Qlik საზოგადოებაში მოვიყვანეთ ბრაუზერის გაფართოება, რომელიც აერთიანებს Qlik-სა და Git-ს, რათა შეუფერხებლად შეინახოს დაფის ვერსიები, დაფების ესკიზებს სხვა ფანჯრებზე გადასვლის გარეშე. ამით ჩვენ Qlik-ის დეველოპერებს დავზოგავთ მნიშვნელოვან დროს და ვამცირებთ სტრესს ყოველდღიურად.

მე ყოველთვის ვეძებ გზებს Qlik-ის განვითარების პროცესის გასაუმჯობესებლად და ყოველდღიური რუტინების ოპტიმიზაციისთვის. ამიტომ ძალიან ძნელია თავიდან აიცილოთ ყველაზე გაჟღენთილი თემები, ChatGPT და GPT-n, OpenAI-ით ან საერთო ენის დიდი მოდელით.

მოდით გამოვტოვოთ ნაწილი იმის შესახებ, თუ როგორ მუშაობს Large Language Models, GPT-n. ამის ნაცვლად, შეგიძლიათ ჰკითხოთ ChatGPT ან წაიკითხოთ სტივენ ვოლფრამის საუკეთესო ადამიანური ახსნა.

დავიწყებ არაპოპულარული თეზისიდან, "GPT-n გენერირებული შეხედულებები მონაცემებიდან არის ცნობისმოყვარეობის ჩაქრობის სათამაშო" და შემდეგ გაგიზიარებთ რეალურ მაგალითებს, სადაც ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტი, რომელზეც ჩვენ ვმუშაობთ, შეუძლია რუტინული ამოცანების ავტომატიზირება, თავისუფალი დრო უფრო რთულისთვის. ანალიზი და გადაწყვეტილების მიღება BI-დეველოპერებისთვის/ანალიტიკოსებისთვის.

ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტი ბავშვობიდან

არ მისცეთ უფლება GPT-n-ს შეცდომაში შეგიყვანოთ

… ეს უბრალოდ იმის თქმაა, რაც „სწორად ჟღერს“ იმის საფუძველზე, თუ რას „ჟღერდა“ მის სასწავლო მასალაში. © სტივენ ვოლფრამი

ასე რომ, თქვენ მთელი დღის განმავლობაში ესაუბრებით ChatGPT-ს. და მოულოდნელად, ბრწყინვალე იდეა მოდის თავში: "მე ვთავაზობ ChatGPT-ს, შექმნას ქმედითი შეხედულებები მონაცემებიდან!"

GPT-n მოდელების მიწოდება OpenAI API-ს გამოყენებით ყველა ბიზნეს მონაცემით და მონაცემთა მოდელით არის დიდი ცდუნება, რომ მიიღოთ ქმედითი შეხედულებები, მაგრამ აქ არის გადამწყვეტი რამ – ძირითადი ამოცანა დიდი ენის მოდელისთვის, როგორც GPT-3 ან უფრო მაღალი, არის იმის გარკვევა, თუ როგორ. ტექსტის ნაწილის გასაგრძელებლად, რომელიც მას მიეცა. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ის „მიჰყვება შაბლონს“ იმის შესახებ, რაც არის ინტერნეტში და მასში გამოყენებულ წიგნებსა და სხვა მასალებში.

ამ ფაქტზე დაყრდნობით, არსებობს ექვსი რაციონალური არგუმენტი, თუ რატომ არის GPT-n გენერირებული შეხედულებები მხოლოდ სათამაშო თქვენი ცნობისმოყვარეობის ჩასახშობად და საწვავის მიმწოდებელი იდეების გენერატორისთვის, რომელსაც ეწოდება ადამიანის ტვინი:

1. GPT-n, ChatGPT-მა შეიძლება წარმოქმნას არარელევანტური ან მნიშვნელოვანი შეხედულებები, რადგან მას არ გააჩნია საჭირო კონტექსტი მონაცემებისა და მისი ნიუანსების გასაგებად - კონტექსტის ნაკლებობა.
2. GPT-n, ChatGPT შეიძლება წარმოქმნას არაზუსტი შეხედულებები მონაცემთა დამუშავების შეცდომების ან გაუმართავი ალგორითმების გამო - სიზუსტის ნაკლებობა.
3. მხოლოდ GPT-n-ზე დაყრდნობამ, ChatGPT-ის შეხედულებებისთვის შეიძლება გამოიწვიოს კრიტიკული აზროვნების და ანალიზის ნაკლებობა ადამიანის ექსპერტების მხრიდან, რაც პოტენციურად გამოიწვევს არასწორ ან არასრულ დასკვნებს - ავტომატიზაციაზე ზედმეტად დამოკიდებულებას.
4. GPT-n, ChatGPT-მა შეიძლება წარმოქმნას მიკერძოებული შეხედულებები იმ მონაცემების გამო, რომლებზეც მას ემზადებოდა, რაც პოტენციურად გამოიწვევს მავნე ან დისკრიმინაციულ შედეგებს - მიკერძოების რისკს.
5. GPT-n, ChatGPT-ს შესაძლოა არ ჰქონდეს ღრმა გაგება ბიზნესის მიზნებისა და ამოცანების შესახებ, რომლებიც განაპირობებს BI ანალიზს, რაც იწვევს რეკომენდაციებს, რომლებიც არ შეესაბამება ზოგად სტრატეგიას - ბიზნესის მიზნების შეზღუდული გაგება.
6. ბიზნესისთვის კრიტიკული მონაცემების ნდობა და მათი გაზიარება „შავ ყუთთან“, რომელსაც შეუძლია საკუთარი თავის სწავლა, წარმოშობს იდეას TOP მენეჯმენტში, რომ თქვენ ასწავლით თქვენს კონკურენტებს გამარჯვებას - ნდობის ნაკლებობა. ჩვენ უკვე ვნახეთ ეს, როდესაც გამოჩნდა პირველი ღრუბლოვანი მონაცემთა ბაზები, როგორიცაა Amazon DynamoDB.

მინიმუმ ერთი არგუმენტის დასამტკიცებლად, მოდით განვიხილოთ, როგორ შეიძლება ChatGPT დამაჯერებლად ჟღერდეს. მაგრამ ზოგიერთ შემთხვევაში, ეს არ არის სწორი.

მე ვთხოვ ChatGPT-ს, ამოხსნას მარტივი გამოთვლა 965 * 590 და შემდეგ ვთხოვ, ეტაპობრივად ახსნას შედეგები.

568 350 ?! OOPS… რაღაც არასწორია.

ჩემს შემთხვევაში, ჰალუცინაციამ გაარღვია ChatGPT პასუხში, რადგან პასუხი 568,350 არასწორია.

მოდით გავაკეთოთ მეორე კადრი და ვთხოვოთ ChatGPT-ს ახსნას შედეგები ეტაპობრივად.

Კარგი სროლა! მაგრამ მაინც არასწორია…

ChatGPT ცდილობს იყოს დამაჯერებელი ნაბიჯ-ნაბიჯ ახსნაში, მაგრამ მაინც არასწორია.

კონტექსტს აქვს მნიშვნელობა. მოდით ვცადოთ ხელახლა, მაგრამ გამოვაყენოთ იგივე პრობლემა „იმოქმედე როგორც…“ მოთხოვნით.

ბინგო! 569 350 არის სწორი პასუხი

მაგრამ ეს ის შემთხვევაა, როდესაც ნერვულ ქსელს ადვილად შეუძლია გააკეთოს ისეთი განზოგადება - რაც არის 965*590 - არ იქნება საკმარისი; საჭიროა რეალური გამოთვლითი ალგორითმი და არა მხოლოდ სტატისტიკაზე დაფუძნებული მიდგომა.

ვინ იცის… შესაძლოა AI უბრალოდ შეთანხმდა მათემატიკის მასწავლებლებთან წარსულში და არ იყენებს კალკულატორს ზედა კლასებამდე.

ვინაიდან წინა მაგალითში ჩემი მოთხოვნა მარტივია, შეგიძლიათ სწრაფად ამოიცნოთ ChatGPT-ის პასუხის სიცრუე და სცადოთ მისი გამოსწორება. მაგრამ რა მოხდება, თუ ჰალუცინაცია არღვევს კითხვებს, როგორიცაა:

1. რომელი გამყიდველია ყველაზე ეფექტური?
2. მაჩვენე შემოსავალი ბოლო კვარტალში.

ამან შეიძლება მიგვიყვანოს ჰალუცინაციებზე ორიენტირებული გადაწყვეტილების მიღებამდე, სოკოების გარეშე.

რა თქმა უნდა, დარწმუნებული ვარ, რომ ჩემი მრავალი ზემოაღნიშნული არგუმენტი გახდება შეუსაბამო რამდენიმე თვეში ან წელიწადში გენერაციული AI-ს სფეროში ვიწრო ორიენტირებული გადაწყვეტილებების შემუშავების გამო.

მიუხედავად იმისა, რომ GPT-n-ის შეზღუდვები არ უნდა იყოს იგნორირებული, ბიზნესებს მაინც შეუძლიათ შექმნან უფრო ძლიერი და ეფექტური ანალიტიკური პროცესი ადამიანური ანალიტიკოსების (სასაცილოა, რომ ხაზი გავუსვა HUMAN-ს) და AI ასისტენტებს. მაგალითად, განიხილეთ სცენარი, სადაც ადამიანური ანალიტიკოსები ცდილობენ დაადგინონ ფაქტორები, რომლებიც ხელს უწყობენ მომხმარებელთა გაფუჭებას. ანალიტიკოსს შეუძლია სწრაფად შექმნას პოტენციური ფაქტორების სია, როგორიცაა ფასები, მომხმარებელთა მომსახურება და პროდუქტის ხარისხი, AI ასისტენტების გამოყენებით, შემდგომში გამოიკვლიოს მონაცემები და საბოლოოდ დაადგინოს ყველაზე მნიშვნელოვანი ფაქტორები. რაც იწვევს მომხმარებელთა გამოწვევას.

მაჩვენე ადამიანის მსგავსი ტექსტები

ადამიანის ანალიტიკოსი აკეთებს მოთხოვნებს ChatGPT-ზე

ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტი შეიძლება გამოყენებულ იქნას ამოცანების ავტომატიზაციისთვის, რომლებსაც ახლა უთვალავ საათს ატარებთ. ეს გასაგებია, მაგრამ მოდით უფრო ახლოს მივხედოთ იმ არეალს, სადაც AI ასისტენტები, რომლებიც აღჭურვილია დიდი ენების მოდელებით, როგორიცაა GPT-3 და უფრო მაღალი, კარგად არის გამოცდილი - ქმნიან ადამიანის მსგავს ტექსტებს.

არსებობს უამრავი მათგანი BI დეველოპერების ყოველდღიურ ამოცანებში:

1. სქემების, ფურცლების სათაურებისა და აღწერილობების დაწერა. GPT-3 და უფრო მაღალი შეიძლება დაგვეხმაროს სწრაფად ინფორმაციული და ლაკონური სათაურების გენერირებაში, იმის უზრუნველსაყოფად, რომ ჩვენი მონაცემების ვიზუალიზაცია ადვილი გასაგები და ნავიგაციაა გადაწყვეტილების მიმღებთათვის და გამოყენებით "იმოქმედე როგორც .." მოთხოვნა.
2. კოდის დოკუმენტაცია. GPT-3 და უფრო მაღალი ვერსიით, ჩვენ შეგვიძლია სწრაფად შევქმნათ კარგად დოკუმენტირებული კოდის ფრაგმენტები, რაც ჩვენი გუნდის წევრებს გაუადვილებს კოდების ბაზის გაგებას და შენარჩუნებას.
3. სამაგისტრო ნივთების შექმნა (ბიზნეს ლექსიკონი). ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტს შეუძლია დაეხმაროს ყოვლისმომცველი ბიზნეს ლექსიკონის შექმნას მონაცემთა სხვადასხვა წერტილების ზუსტი და ლაკონური განმარტებების მიწოდებით, გაურკვევლობის შემცირებით და უკეთესი გუნდური კომუნიკაციის ხელშეწყობით.
4. აპში ფურცლების/დაფების მიმზიდველი ესკიზის (გადასაფარების) შექმნა. GPT-n-ს შეუძლია შექმნას მიმზიდველი და ვიზუალურად მიმზიდველი ესკიზები, გააუმჯობესოს მომხმარებლის გამოცდილება და წაახალისოს მომხმარებლები გამოიკვლიონ ხელმისაწვდომი მონაცემები.
5. გამოთვლის ფორმულების დაწერა კომპლექტის ანალიზის გამონათქვამებით Qlik Sense / DAX შეკითხვებში Power BI-ში. GPT-n დაგვეხმარება ამ გამონათქვამებისა და მოთხოვნების უფრო ეფექტურად შედგენაში, რაც შეამცირებს ფორმულების წერას დახარჯულ დროს და საშუალებას მოგვცემს ფოკუსირება მოვახდინოთ მონაცემთა ანალიზზე.
6. მონაცემთა დატვირთვის სკრიპტების ჩაწერა (ETL). GPT-n-ს შეუძლია დაეხმაროს ETL სკრიპტების შექმნას, მონაცემთა ტრანსფორმაციის ავტომატიზაციას და მონაცემთა თანმიმდევრულობის უზრუნველყოფას სისტემებში.
7. მონაცემთა და აპლიკაციის პრობლემების მოგვარება. GPT-n-ს შეუძლია მოგაწოდოთ წინადადებები და შეხედულებები, რათა დაგეხმაროთ პოტენციური პრობლემების იდენტიფიცირებაში და შესთავაზოთ გადაწყვეტილებები საერთო მონაცემთა და აპლიკაციის პრობლემებისთვის.
8. ველების გადარქმევა ტექნიკურიდან საქმიანად მონაცემთა მოდელში. GPT-n დაგვეხმარება ტექნიკური ტერმინების თარგმნაში უფრო ხელმისაწვდომ ბიზნეს ენაზე, რაც აადვილებს მონაცემთა მოდელს არატექნიკურ დაინტერესებულ მხარეებს რამდენიმე დაწკაპუნებით.

AI ასისტენტები, რომლებიც აღჭურვილია GPT-n მოდელებით, დაგვეხმარება ვიყოთ უფრო ეფექტური და ეფექტური ჩვენს მუშაობაში რუტინული ამოცანების ავტომატიზაციისა და უფრო რთული ანალიზისა და გადაწყვეტილების მიღების დროს.

და ეს არის ის სფერო, სადაც ჩვენი ბრაუზერის გაფართოება Qlik Sense-ისთვის შეუძლია მნიშვნელობის მიწოდება. ჩვენ მოვემზადეთ მომავალი გამოშვებისთვის - ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტი, რომელიც Qlik-ის დეველოპერებს სათაურებისა და აღწერილობის გენერირებას მოუტანს მხოლოდ აპში ანალიტიკური აპლიკაციების შემუშავებისას.

ამ რუტინული ამოცანებისთვის OpenAI API-ს მიერ დაზუსტებული GPT-n გამოყენებით, Qlik-ის დეველოპერებს და ანალიტიკოსებს შეუძლიათ მნიშვნელოვნად გააუმჯობესონ თავიანთი ეფექტურობა და მეტი დრო დაუთმონ კომპლექსურ ანალიზსა და გადაწყვეტილების მიღებას. ეს მიდგომა ასევე უზრუნველყოფს, რომ ჩვენ გამოვიყენოთ GPT-n-ის ძლიერი მხარეები, ხოლო მინიმუმამდე დავიყვანთ მასზე დაყრდნობის რისკებს კრიტიკული მონაცემების ანალიზისა და ინფორმაციის წარმოქმნისთვის.

დასკვნა

დასასრულს, ნება მომეცით, დაუთმოთ გზა ChatGPT-ს:

GPT-n-ის შეზღუდვებისა და პოტენციური აპლიკაციების ამოცნობა Qlik Sense-ის და სხვა ბიზნეს დაზვერვის ინსტრუმენტების კონტექსტში ეხმარება ორგანიზაციებს მაქსიმალურად გამოიყენონ ეს ძლიერი AI ტექნოლოგიით, პოტენციური რისკების შერბილებისას. GPT-n-ის მიერ წარმოქმნილ შეხედულებებსა და ადამიანურ გამოცდილებას შორის თანამშრომლობის ხელშეწყობით, ორგანიზაციებს შეუძლიათ შექმნან ძლიერი ანალიტიკური პროცესი, რომელიც გამოიყენებს როგორც ხელოვნური ინტელექტის, ისე ადამიანის ანალიტიკოსების ძლიერ მხარეებს.

იმისათვის, რომ იყოთ პირველთა შორის, ვინც განიცდის ჩვენი მომავალი პროდუქტის გამოშვების სარგებელს, გვსურს მოგიწვიოთ შეავსოთ ფორმა ჩვენი ადრეული წვდომის პროგრამისთვის. პროგრამაში გაწევრიანებით თქვენ მიიღებთ ექსკლუზიურ წვდომას უახლეს ფუნქციებსა და გაუმჯობესებებზე, რომლებიც დაგეხმარებათ გამოიყენოთ AI ასისტენტის ძალა თქვენი Qlik განვითარების სამუშაო პროცესებში. არ გამოტოვოთ ეს შესაძლებლობა, დარჩეთ წინ მრუდზე და განბლოკოთ AI-ზე ორიენტირებული შეხედულებების სრული პოტენციალი თქვენი ორგანიზაციისთვის.

შეუერთდით ჩვენს ადრეული წვდომის პროგრამას