GPT，您的智慧型語言助手！以革命性的轉換器架構，GPT 模型不僅僅是文字創造者，更是音樂、影像、及對話的藝術家。無論是企業還是個人，都能從 GPT 的多樣化應用中獲益良多
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在本文開始前，簡單說明什麼是 GPT？
生成式預訓練轉換器（GPT）是一系列基於轉換器架構的神經網絡模型。它們在人工智能領域具有重要意義，因為可以生成類似人類的文本和其他內容（如影像、音樂），並進行對話式問答回應。各行業都在使用 GPT 模型和生成式 AI 來增強聊天機器人、文本摘要、內容創建和搜尋功能。
為什麼 GPT 很重要？
GPT 模型，尤其是它們的轉換器架構，標誌著人工智能研究的重大突破。它們使機器學習技術廣泛應用成為可能，從語言翻譯到撰寫部落格文章、設計視覺效果、製作動畫、編寫代碼等。例如，GPT 模型可以在幾秒鐘內生成一篇關於核物理的文章，而這項任務對人類來說可能需要數小時。
GPT 的應用案例有哪些？
GPT 模型是多功能語言模型，可用於創建原始內容、程式編碼、文本總結和從文件中提取資料。例如，它可以幫助數位行銷人員創建社交媒體內容，為律師重寫法律文件，協助開發人員撰寫和學習代碼，幫助企業分析大量資料，製作教學材料，並構建智慧語音助手。
GPT 如何運作？
GPT 模型是建立於轉換器架構上的神經網絡語言預測模型，能夠分析自然語言查詢並預測最佳回應。它們通過數千億個參數進行訓練，能夠考慮輸入內容並動態處理不同部分。轉換器模型使用自我關注機制，專注於輸入文字的不同部分，從而提高自然語言處理（NLP）任務的效能。
這些模型的編碼器和解碼器部分負責處理輸入文本和產生預測輸出。轉換器模型的平行處理能力，結合了對大量數據的深入學習，使它們能夠針對幾乎任何輸入提供流暢的回答。
而本篇文章，將以GPT 模型可協助企業分析師有效地編譯大量資料。語言模型會搜尋所需的資料，並在資料表或試算表中計算並顯示結果。有些應用程式可以在圖表上繪製結果，或建立綜合報告的應用面上研究給予一些最新釋出的資訊。
一家名為 Patronus AI 的新創公司的研究人員發現，即使是最先進的大型語言模型（LLM），例如 OpenAI 的 GPT-4-Turbo，仍經常無法準確回答來自美國證券交易委員會（SEC）文件的問題。在 Patronus AI 的新測試中，即使 GPT-4-Turbo 擁有閱讀問題和接近整個文件的能力，其正確答案的比率也僅為 79%。
多數情況下，這類 LLM 要麼拒絕回答，要麼「幻想」出 SEC 文件中不存在的數據和事實。Patronus AI 的聯合創始人 Anand Kannappan 表示，這種性能水平是無法接受的，並認為這一比率應該更高，以便能夠真正以自動化和生產就緒的方式運作。
這一發現突出了 AI 模型在面對大型企業挑戰時的一些限制，特別是在金融等受監管的行業。自從去年底推出 ChatGPT 以來，其能夠快速提取重要數據並對財務陳述進行分析的能力，已被視為其中最有前途的應用之一。如果能準確總結 SEC 文件中的數據或快速回答相關問題，這將為用戶在競爭激烈的金融行業中提供優勢。
據 CNBC 報導，彭博社去年開發了自己的金融數據 AI 模型，而商學院教授則正在研究 ChatGPT 是否能解析金融頭條新聞。摩根大通也在開發以 AI 為驅動的自動化投資工具。麥肯錫最近的預測認為，生成式 AI 可為銀行業每年帶來數兆美元的收入。
然而，GPT 進入金融行業的過程並非一帆風順。當微軟首次利用 OpenAI 的 GPT 推出 Bing Chat 時，主要範例之一是使用聊天機器人快速總結財報新聞稿，但很快就被觀察家發現其中的數字有誤，甚至有些數字是捏造的。
Patronus AI 的聯合創始人指出，將 LLM 融入實際產品時面臨的挑戰之一是 LLM 的不可預測性。它們不能保證對相同的輸入產生一致的輸出，這意味著公司需要進行更嚴格的測試，以確保它們能正確運行、不偏離主題並提供可靠結果。
Patronus AI 發佈來源
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