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人工智慧（AI）的興起非常了不起。隨著自然語言處理的進步，人工智慧現在能夠以前所未有的準確性理解和響應人類對話。該領域的最新發展被稱為“生成預訓練變壓器3”（GPT-3），這是一項革命性的技術，將改變我們與之互動的方式。 chatbots.
Chatbots 每天都變得越來越流行，現在大多數人都知道了。 但是你知道嗎，我們與這些互動的方式 chatbots 即將改變？對於機器人開發人員來說，有幾項新技術即將出現，包括generative AI 和生成預訓練轉換器 （GPT）。我們將在本文中詳細介紹其中的每一個，以便您可以了解它們將如何影響未來幾年的機器人開發。
什麼是 GPT？
生成式預訓練轉換器 （GPT） 是一種高級形式的 AI，它使用生成模型和強大的機器學習技術來創建令人驚歎的對話體驗。GPT 可以在研究中用作決策工具。它也是創建藝術語言模型的強大工具。
GPT 是一項可用於創建 chatbots.它允許 chatbots 根據他們收到的輸入生成回應，它基於神經網路。神經網路是以與人腦類似的方式運作的計算系統，只是它們由人工神經元而不是生物神經元組成。GPT 利用這種相似性，使用大量數據（例如，您與聊天機器人進行的對話）訓練神經網路，以便它們在未來對話中從用戶那裡獲得新輸入時如何做出適當的回應。
與傳統技術相比，該技術具有許多優勢 chatbots 例如更快的回應時間、更好的識別準確性、對自然語言的更好理解以及情感分析。它非常適合希望自動化客戶服務運營並提供與客戶更個人化的互動的企業。此外，GPT 還可用於根據使用者的輸入生成文本，使 開發人員 能夠快速創建自定義解決方案，而無需從頭開始手動編碼。
最後，GPT 在開發人工智慧應用程式時提供了最全面的工具集之一。它能夠理解自然語言並根據使用者輸入做出決策，對於希望優化運營流程並最大限度地提高投資回報率的公司來說，這是一項非常寶貴的資產。
GPT 驅動的出現 Chatbots
雖然語言生成模型已經在客戶服務應用程式和對話類比中使用了多年，但人工智慧和機器學習的進步使得在這些機器人中創建更多的上下文感知成為可能。上下文感知聊天機器人引擎能夠理解人與人之間對話的上下文。
這些進步意味著客戶現在可以期望在通過簡訊或語音命令請求支援服務時與AI聊天機器人的交互水準得到提高。根據當前對話提供相關回應的能力使公司能夠定製其客戶服務產品，同時以閃電般的速度提供資訊。此外，由於整體上更好的溝通體驗，從而提高了滿意度。
在 GPT 中使用 GPT 的潛力是什麼 chatbots?
GPT 可以通過多種方式增加 chatbots 並改善客戶體驗：
- 當聊天機器人能夠提供更個性化的對話時，它會導致其對話品質的提高。這是因為 GPT 允許機器人通過從過去的交互中學習，用更少的數據做出更好的預測。
- 由於 GPT 允許更快的開發，這意味著您的機器人將能夠比以前更頻繁地與客戶交互。您還將有更多數據可用於訓練機器人，這意味著更好的結果！
還有很多其他方法可以將 GPT 與您的機器人一起使用，例如增加可用數據量或提高它們訓練自己的速度，但我們希望這些範例讓您瞭解如果正確實施這項技術會有多大好處！
它是如何工作的？
GPT 是一種 AI 形式，它通過分析現有數據（例如文字或圖像）來學習生成新內容。通過神經網路提供數據示例，GPT 可以學習如何預測給定序列中的下一個單詞或句子。此技術用於創建回應 chatbots 和自動化助手，但它在許多其他行業也很有説明。機器學習演算法每天都在變得越來越先進，因此我們可以預期 GPT 在未來會變得更加有用。
自然語言理解
自然語言理解 （NLU） 是人工智慧 （AI） 的核心，一直是許多內容建立者、面向客戶的內容策略師和需求作家的主要關注點。它允許他們使用虛擬助手以類似人類的方式與計算機進行交互。
這種類型的人工智慧使用半監督學習等機器學習方法來了解人類在特定環境中的交流方式。自然語言理解旨在創建能夠理解我們在寫作或說話時使用的單詞背後的含義的系統，無論語氣或意圖如何。
改善人機交互
人工智慧工具的最新進展正在引領人機交互的更大改進。 借助 GPT，企業現在可以利用分析技術來更好地識別使用者需求並提供比傳統搜尋引擎或數位文檔軟體更準確的結果。
例如，在線訂購系統可以使用 GPT 演算法根據客戶過去的購買和偏好準確預測客戶訂單。同樣，客戶服務代表可以使用自動化 GPT 模型快速處理使用者的查詢，使員工能夠比以前更快地回答查詢。
自動化對話
在 GPT 的説明下，可以自動與 chatbots，使他們能夠提供個人化的內容和服務。該技術允許更高效的客戶服務交互，同時消除編碼和腳本等手動流程。
通過利用深度學習模型，GPT 能夠根據使用者給出的輸入創建獨特的輸出。這使得創建引人入勝的對話比以往任何時候都更容易，同時也加快 了開發過程，因為開發人員不必花時間編寫代碼。
提高準確性和效率
隨著 GPT 的不斷發展，它使所有相關人員更輕鬆地完成繁瑣任務的能力將進一步發展。多虧了 GPT，人們不再需要手動輸入數據或聽寫文本。這種準確性和效率的提高使我們能夠更好地控制與程式的交互。
增強安全性
作為安全 chatbots 變得更加重要，GPT 在安全開發中發揮著關鍵作用：
- GPT 可以提供改進的問題答案以及替代提示。這使用戶可以更好地控制他們從搜尋引擎或聊天機器人服務中獲取的內容。
- GPT 為不同級別的訓練模型創建了一個框架，在為客戶提供內容時提供了更大的多樣性。有了這種先進的模型，公司可以提供專門針對客戶需求量身定製的定製體驗，確保安全交易和數據保護。
- 開發人員將可以訪問各種工具和資源，使創建更安全 chatbots 比以往任何時候都容易。這包括機器學習功能和自然語言處理工具，可説明更快地檢測惡意活動，同時仍大規模提供高質量的結果。
組織如何為 GPT 採用做好準備
隨著 GPT 的採用繼續成為主流，組織必須為其對其運營的影響做好準備。 企業應該從熟悉 GPT 技術的基礎知識開始，以便他們能夠更好地瞭解它的功能——從自動化流程到在使用者和用戶之間提供更自然的對話 chatbots.
組織還需要評估其當前的技術能力，以確定他們是否擁有成功實施所需的基礎設施。以下是希望採用 GPT 的組織需要執行的四個關鍵步驟：
- 研究並瞭解： 瞭解這項新技術及其各種應用。
- 評估功能： 評估現有系統並確定可能需要改進的領域。
- 制定策略： 創建一個計劃，概述如何在組織的工作流程中使用 GPT。
- 實施更改： 執行戰略並將計劃付諸行動，同時確保所有員工都接受過使用新系統的充分培訓。
公司應積極關注 GPT 的進步。保持技術最新狀態可確保更平穩的過渡。它還允許企業利用與實施 GPT 等尖端解決方案相關的優勢。
怎麼做 chatbots 受益於 generative AI?
Chatbots 是與使用者交互的絕佳方式，尤其是在消息傳遞平臺上。隨著 generative AI, chatbots 現在可以更高效、更有吸引力和更準確。想像一下，能夠發出一個簡單的命令並詢問有關您的帳戶的特定資訊或向技術支援請求説明，而無需通過多個步驟即可到達那裡。 Chatbots 已經存在多年，但由於深度神經網路 （DNN） 等人工智慧技術的進步，直到最近才進入主流使用。
GPT 驅動的交互的未來
隨著人工智慧技術的進步，GPT驅動的交互的潛力也在增加。我們現在正在進入一個自動化、機器人和對話式人工智慧的新時代，有望徹底改變我們與之互動的方式。 chatbots.這種新的交互水準使我們能夠利用全方位的人類智慧，同時仍然提供可靠的自動回應。
將來，GPT 驅動的交互將提供：
- 越來越個人化 chatbots;
- 自動化和高效的客戶服務解決方案;
- 機器學習能力，提高了準確性和速度;
- 自然語言處理演算法將為智慧對話帶來更多機會。
這些進步意味著企業將獲得前所未有的數據洞察力，這可以幫助他們比以往更快地做出更好的決策。
將 GPT 整合到現有的聊天機器人平臺中
由於以下因素，GPT 的實施可以導致運營的持續改進：
- 機器學習通過經驗學習： 將 GPT 整合到現有的聊天機器人平臺中將允許機器隨著時間的推移根據每次對話期間從用戶那裡收到的反饋獲得知識。當機器觀察人類如何與它們互動時，它們在理解我們的語音模式和做出適當反應方面變得越來越有效。
- 增強文字產生功能： 借助機器學習演算法，GPT 可以提高其自動生成相關文本的能力，而無需人工干預。
- 改進的可用性： Chatbots 由 GPT 技術提供支援，在與使用者交互時提供了更大的靈活性，因為他們能夠根據不同的上下文和場景調整他們的回應。不會因誤解或對意圖或意義的錯誤假設而導致任何溝通中斷。
Botpress 是一個聊天機器人平臺，提供 generative AI 能力
Botpress 允許您利用最先進的 AI 技術，包括 生成 NLU。通過使用 Botpress 開源平臺，你可以 創建人工智慧 chatbots 性能領先，同時花費更少的金錢和資源。您可以通過少鏡頭學習節省大量時間來構建機器人，這需要的數據比上一代少 10 倍，而不會影響準確性。此外，您可以使用一種語言構建聊天機器人，並在幾秒鐘內獲得 200+ 種語言的自動翻譯。
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