Construction de systèmes complexes en utilisant ChatGPT

Création de systèmes complexes en utilisant ChatGPT

Introduction

L’intelligence artificielle a évolué au-delà des attentes avec des modèles linguistiques de l’ampleur de ChatGPT. GPT-4, un modèle de langage avancé, est la pierre angulaire de cette évolution technologique. À l’ère de la prise de décision axée sur l’IA, comprendre les domaines contrastés des pipelines de données et de décision est fondamental. Cet article vise à éclairer la relation symbiotique entre la technologie, la prise de décision et le potentiel transformateur de GPT-4 dans le remodelage des paradigmes conventionnels.

Objectifs d’apprentissage :

• Comprendre la différence entre les pipelines de données et les pipelines de décision.

<liApprendre à tirer parti de GPT-4 dans les pipelines de décision.

• Apprendre à maximiser l’efficacité de GPT-4 grâce à l’ajustement des consignes.

Qu’est-ce que la prise de décision basée sur les données ?

La prise de décision basée sur les données (DDDM) est une approche visant à prendre des décisions éclairées et à résoudre des problèmes basés sur l’analyse et les preuves des données. Dans la DDDM, les données sont collectées, analysées et utilisées pour guider les processus de prise de décision dans divers domaines, y compris les affaires, les soins de santé, l’éducation, le gouvernement, et plus encore. Cette approche met l’accent sur l’importance de s’appuyer sur les données et les preuves empiriques plutôt que sur l’intuition ou les pressentiments.

Pipelines de données vs pipelines de décision

La différence fondamentale réside entre les pipelines de données et les pipelines de décision. Un pipeline de données est principalement axé sur la transformation des données d’un format à un autre en utilisant un mélange de Python et de SQL. En revanche, un pipeline de décision est davantage axé sur la prise de décision automatisée basée sur les données. Il implique souvent un mélange de Python et d’un modèle de langage étendu comme GPT-4.

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Applications du monde réel : Pipelines de décision avec ChatGPT

Dans les applications commerciales du monde réel, la puissance de prise de décision de GPT-4 est évidente. Par exemple, l’utilisation du modèle dans les pipelines de décision de vente s’est révélée extrêmement productive. Un exemple concret pourrait être de contacter des clients potentiels par e-mail. Grâce à un processus automatisé, GPT-4 peut analyser les réponses, identifier les prospects parmi les personnes désintéressées et rédiger des e-mails de suivi appropriés.

Un autre cas d’utilisation exemplaire des pipelines de décision est l’application de GPT-4 pour déterminer le meilleur client à partir d’une base de données. Ce processus consiste à générer une requête structurée pour extraire des données pertinentes, à filtrer la base de données et à fournir des réponses précises en fonction des critères spécifiés.

De plus, un autre exemple intrigant est l’utilisation de GPT-4 dans le domaine des applications de rencontres. En envoyant des détails de profil et en recevant des messages au modèle, on peut obtenir de l’aide pour déterminer si une personne correspond aux préférences souhaitées, automatisant ainsi les actions en fonction de la réponse de GPT-4.

La classification de texte, un défi de longue date en apprentissage automatique (ML), a été considérablement simplifiée avec des modèles linguistiques de grande envergure comme GPT-4. Traditionnellement, les solutions de ML nécessitaient des ensembles de données complets et une formation méticuleuse pour effectuer des analyses de sentiment, par exemple. Cependant, avec GPT-4, c’est simplifié. Vous pouvez poser directement la question au modèle en lui demandant de déterminer si le texte est positif ou négatif, ce qui réduit considérablement le processus d’étiquetage conventionnel.

GPT-4 s’avère être une solution exceptionnelle pour les tâches de résumé ou les interactions avec des bases de données basées sur le langage naturel. De plus, il fonctionne parfaitement dans les pipelines de décision, aidant les entreprises à automatiser les réponses, les ventes ou les requêtes spécialisées dans des contraintes.

Défis, préoccupations de sécurité et fiabilité du modèle

Malgré son incroyable utilité, GPT-4 présente des limites. Notamment, il rencontre des difficultés lorsqu’il est confronté à des scénarios excessivement complexes ou lors de la manipulation d’informations inconnues. La clé pour tirer parti de GPT-4 de manière efficace réside dans l’art de l’ajustement des consignes. Il est essentiel de formuler des consignes précises, non ambiguës et alignées sur le résultat souhaité. C’est un voyage d’essais et d’erreurs, en affinant les instructions pour guider GPT-4 vers les réponses et les actions attendues.

La sécurité est une préoccupation primordiale lors de l’utilisation de modèles linguistiques pour la prise de décision. Les meilleures pratiques consistent à éviter d’envoyer des données sensibles ou privées par le biais de ces modèles, car leur processus de formation implique souvent plusieurs sources d’information. Même avec des versions professionnelles de ChatGPT, il est essentiel de faire preuve de prudence dans les entrées de données. Des instances telles que la controverse concernant le code propriétaire de Samsung soulignent la nécessité de vigilance concernant les données partagées.

L’avenir de la programmation influencé par ChatGPT

L’avènement de GPT-4 a révolutionné la perception des modèles de langage en programmation. Les architectures d’apprentissage par transfert ont été mises en œuvre avec succès, permettant aux utilisateurs de peaufiner les modèles en fonction de jeux de données spécifiques ou d’objectifs particuliers. De plus, à mesure que les modèles de langage continuent d’évoluer, ils deviennent plus intelligents et plus compétents dans différentes tâches, notamment en assistant l’évaluation des modèles en apprentissage automatique ou en fournissant des orientations pour de meilleurs résultats.

En regardant vers l’avenir, l’impact de ChatGPT sur l’évolution de la programmation est remarquable. En réduisant le temps de codage, GPT-4 apporte un changement de paradigme dans le processus de développement, minimisant les difficultés liées à la syntaxe. En tant qu’aide pilotée par l’IA, elle accélère l’efficacité du codage en proposant des extraits de code ou des cadres alignés sur les entrées conceptuelles du développeur. Cette avancée est appelée à remodeler la façon dont les programmeurs interagissent avec le code, en rationalisant et en améliorant la productivité.

Retrieval Augmented Generation : Transformer ChatGPT pour des données spécifiques à une entreprise

Retrieval Augmented Generation, ou RAG, est actuellement chéri par l’industrie. Fondamentalement, RAG consiste à créer un ChatGPT qui est bien versé dans les données spécifiques d’une entreprise. Chez Tyler Suard, ils ont développé un ChatGPT qui comprend les informations spécifiques à leur entreprise. Il plonge dans leur base de données, parcoure facilement les documents et génère des réponses précises aux requêtes, offrant ainsi à leur équipe une solution efficace.

Conclusion

L’adoption de GPT-4 pour les pipelines de décision a dévoilé une ère de processus rationalisés, influençant la classification de texte, la programmation et les applications concrètes. Malgré ses limitations, ses capacités remarquables transcendent l’ordinaire, définissant une nouvelle norme dans la prise de décision assistée par l’IA.

Points à retenir :

• GPT-4 est inestimable dans les pipelines de décision, permettant des réponses nuancées et une prise de décision automatisée, que ce soit dans les ventes, le profilage des clients ou le filtrage des bases de données.
• Malgré les limitations de la longueur du contexte, l’accordage stratégique des instructions maximise la précision de GPT-4 dans la prise de décision, garantissant des instructions concises et claires.
• L’influence de ChatGPT sur la programmation prévoit un codage accéléré, des difficultés de syntaxe réduites et une génération efficace de code, transformant la manière dont les programmeurs interagissent avec le code.

Questions fréquemment posées

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