2024 年语义技术的趋势将基于一系列技术改进。 ChatGPT 的引入对语义技术及其使用行业产生了多种主次影响。 ChatGPT 显着提高了 AI 对语言的使用和理解。
语义技术使用“形式语义”为我们使用的不同类型的数据提供含义。 语义学是对语言及其底层结构的正式研究。 语义学处理单词和短语,以及它们在交流过程中彼此之间的关系。 含义和上下文适用于所使用的不同类型的数据。
语义网和自然语言处理都是语义技术的形式,但各自在数据管理过程中具有不同的支持作用。
自然语言处理(NLP)是人工智能的一个分支,利用机器学习来理解和处理人类语言(文本和口语)和数据。 和 自然语言处理 通过应用程序,企业可以分析数据并提取有关新闻、人物、地点和事件的信息。 NLP 目前用于各种日常服务和产品,例如外语翻译应用程序、声控数字助理和扫描垃圾邮件程序。
语义网是一个应用到万维网的框架,使用由 万维网联盟。 使用这个语义网络框架的目标是使互联网数据可以被计算机读取。 语义网严重依赖元数据。
语义技术可以帮助企业定位和发现更智能的数据,从大量原始数据中提取信息并发现关系。 语义图数据库可以使计算机更轻松、更高效地集成、处理和检索数据。
ChatGPT 和语义技术
ChatGPT 已经变得相当流行。 它基于聊天机器人,并使用大型语言模型 由 OpenAI 创建 2022 年。它使用神经网络来处理和生成对任何可识别字符序列的响应,包括不同的口语、数学方程和编程语言。
这种新型聊天机器人能够用基本的、类似人类的英语进行交流,并已证明其可用于广泛的任务,例如开发新软件或撰写演讲。 ChatGPT 可以对报告进行研究,然后创建用优秀的英语、日语或德语编写的文档。 这些新的、更智能的聊天机器人还可用于创建音乐、视觉艺术、视频和功能计算机代码。
ChatGPT 尝试理解用户的提示,然后提供它认为最好的响应。
大型语言模型
大语言模型 (LLM) 是一种深度学习算法,充当神经网络,可以执行多种自然语言处理任务。 大型语言模型 基于 Transformer 模型并使用大量数据集进行训练。 这些算法或神经网络使用节点网络,类似于人脑的神经元。
流行的大型语言模型的一些示例包括 BARD、Cohere、PaLM 和 GPT-4。 它们对于开发创意内容、代码生成和语言翻译等任务非常有用。 现代法学硕士非常灵活,可以执行各种不同的任务,从回答问题到翻译语言。 ChatGPT 使用法学硕士,有潜力取代人类作家并改变人们使用虚拟助手和搜索引擎的方式。
人们非常担心大型语言模型可能会呈现令人无法容忍或具有误导性的内容。
知识图
知识图已成为使用机器可读格式组织和呈现结构化信息的有用工具。 知识图谱,也称为语义网络,用于表示现实世界的实体(对象、概念、事件、情境)并显示它们之间的关系。 该数据通常存储在图形数据库中并以图形结构呈现。
大型语言模型的合并 知识图 极大地提高了人工智能系统的能力和理解。 知识图提供了识别和连接实体、它们的关系及其属性所需的结构化框架。 大型语言模型和知识图支持的结构化表示的结合已被用来构建更多上下文感知的人工智能系统,这些系统正在彻底改变我们与计算机交互和访问信息的方式。
知识图已成为用于组织和呈现结构化信息的强大工具,进而促进高效的数据检索和关系推理。
网络3.0
语义网是Web 3.0发展中的一个关键概念,它与语义技术一起工作。 这 语义网 建立在互联网应该结构化和标签化的概念之上,使计算机能够更轻松地理解和搜索它。
例如,如果在 Google 上搜索“小说”一词,则会显示音频和电子书供应商、书籍类型或“新”概念的结果。 然而,随着 网络3.0 (也称为 Web3),搜索引擎将使用先前获取的信息来评估您的查询的含义和上下文。 这 搜索引擎 将确定正在寻找哪个“苹果”,并提供更精确的结果。
Web 3.0还使用支持去中心化和区块链的概念和技术。
虚拟助手
经过适当修改,OpenAI ChatGPT 可以转变为虚拟助手。 Brian X. Chen,为 纽约时报, 比较ChatGPT 与 Google 的“Bard”合作,发现 ChatGPT 显然是更好的选择。 文章中 “如何将 ChatGPT 变成您自己的私人助理,”Aaron Heienickle 描述了如何制作 适当修改.
旧版本的虚拟助手,例如谷歌的 Bard、亚马逊的 Alexa 和苹果的 Siri,经过十多年的改进,但最终停滞不前,目前用于播放音乐和充当计时器等基本任务。
ChatGPT 虚拟助手可以执行各种任务,包括生成社交媒体报告、营销分析和建议最佳实践。 当与适当的工具集成时,它作为虚拟助手的功能对于提高生产力非常有用。 现实世界的例子表明 ChatGPT 可以简化工作流程并提高效率。
期待更好的客户服务
聊天机器人一直试图模仿人类对话,但它们有限的理解和有限的反应往往会导致客户被转介给人类,而人类也可能无济于事。 新的 客户服务聊天机器人 将使用大型语言库,并且能够回答更广泛的问题。 对于他们以前没有经历过的问题,他们应该能够研究答案,尽管目前,研究的答案可能不值得信赖。
GPT 版本的聊天机器人更擅长模仿人类对话,并且可以用更人性化的问题和答案进行响应。 他们将能够进行更复杂的双向对话,并减少许多客户在与不太先进的聊天机器人打交道时感到的挫败感。
生成式人工智能的更多使用和开发
由于生成式AI与大型库模型结合形成ChatGPT,生成式AI正在被更频繁地使用,受到更多关注,并进行更多实验。 一个相当安全的预测是,生成式人工智能将被越来越多地使用,并继续发展。
Gartner预测 生成式人工智能 将成为一种通用技术并改善人类生活,就像互联网、电力和蒸汽机一样。 随着人们和组织发现新的、更具创新性的应用程序,生成人工智能的影响将继续增长。
总结
ChatGPT 的推出对人工智能世界产生了重大影响。 OpenAI 于 2022 年底推出了一款功能强大的新型聊天机器人,可以使用通用的、类似人类的英语(或意大利语或荷兰语)进行交流。 它对于完成广泛的任务非常有用,从回答客户服务问题到研究和撰写报告。
企业现在可以通过使用 ChatGPT 与客户和消费者进行更自然的对话。
大语言模型是ChatGPT发展的主要构建模块,推动了人工智能能力的重大飞跃。 知识图谱将成为一种更有用、更容易识别的工具。 随着 Web 3.0 完全融入互联网,我们可以期待搜索引擎和一般研究的改进。 我们还可以期待虚拟助理和客户服务聊天机器人的显着改进。
预计生成式人工智能将在我们的日常生活中变得更加普遍。
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