“我正在参加「启航计划」”
在体会ChatGPT一段时间，问了些关于各行各业的问题，忽然有个想法：“要是能让AI模型吸收公司的事务常识或一些事务流程、常识和商业经历，那该有多好啊！”
对一些企业来说，用自己公司的常识、流程等来练习ChatGPT很有帮忙，由于这样做有几个优点：
运用公司的事务常识、流程等练习 ChatGPT 对企业十分有用，原因如下：
- 个性化定制：经过运用公司事务数据来练习ChatGPT，定制供给的响应方法和信息，以满足特定的事务需求。这样更高效、准确地处理客户查询和其他根据事务特性使命。
- 优化事务流程：ChatGPT能够被练习来处理各种事务操作，如客服支撑、人力资源、供应链办理等。经过练习模型了解公司的特定流程和程序，ChatGPT能够帮忙简化和自动化许多这些操作，节省时间并削减过错。
- 进步客户体会：ChatGPT能够用于为客户供给即时支撑、答复客户问题并实时处理。经过运用公司的常识和流程来练习ChatGPT，能够确保客户取得准确率和专业性，然后进步客户满意度。
- 进步工作功率：ChatGPT能够同时处理多个查询，然后释放出人力资源来处理更复杂更有价值的使命。经过运用事务常识来练习ChatGPT，能够进步它准确了解客户查询的才能，然后进步功率和生产力。
- 数据洞悉：ChatGPT能够用于剖析很多数据、识别模式和趋势，并供给能够支撑事务决议计划的洞悉。经过运用公司的数据来练习ChatGPT，能够取得有关客户行为、运营功率等方面的有价值的洞悉，然后完结更精准的决议计划。
或许性将是无穷无尽的……
那么，我将告诉您两种方法：长时间的和短期的计划。
让我们从长时间计划的开始：
如何用自己公司的常识、流程等来练习Chat GPT？（长时间继续）
近年来，天然言语处理（NLP）技能在深度学习的推进下有了显著的进步，主要得益于预练习言语模型的兴起。预练习言语模型是一种运用很多文本数据进行练习的机器学习模型，它能够学习到言语的潜在规则和语义，然后能够更好地处理和了解人类言语。
其间一种最先进的预练习言语模型是Generative Pre-trained Transformer（GPT），这是一种根据Transformer架构的言语模型，它运用了很多的文本数据进行无监督练习，学习到了词汇、语法、语义等言语特征。GPT-3是现在最大的一款预练习言语模型，它包含了13.5亿个参数，能够用于各种天然言语处理使命，例如文本生成、对话体系、问答体系等。
ChatGPT是根据GPT模型的一种运用，它能够被练习用于答复各种查询和对话。具体来说，ChatGPT能够经过对历史对话进行建模，学习到不同场景下的言语模式和答复战略，然后能够生成天然流畅的答复。ChatGPT在智能客服、智能帮手、谈天机器人等场景中得到了广泛的运用。
Chat GPT是已经练习好的言语模型，它已经在互联网上运用了很多的数据进行预练习，能够用于答复各种查询和对话。但是，假如公司有自己的常识和流程，也能够对Chat GPT进行重新练习，让它更加适合事务需求。
这是 9 个关键步骤：
- 组建团队：需求事务专家、数据专家和人工智能专家来帮忙完结事务支撑。
- 确认方针：在开始 ChatGPT 练习之前，清晰事务方针十分重要。需求清晰 ChatGPT 能够答复哪些问题或处理哪些问题，界说方针指标以及供给给用户的体会。这将帮忙为 ChatGPT 的练习界说清晰的规模和战略。
- 数据收集：在事务数据上练习 ChatGPT 的第一步是收集相关信息。包含客户支撑记录、出售数据、产品描述以及任何其他可帮忙练习谈天机器人的相关信息。
- 数据清理：收集数据后，下一步是清理数据以确保其格式可用于练习模型。这或许触及删去重复项、更正过错以及将数据转换为合适的格式，例如 CSV 或 JSON。
- 数据拆分：将清理后的数据拆分为练习集和测试集。练习集将用于练习模型，而测试集将用于评价其性性能。常见的划分方法是8：2，80%练习和20%测试。
- 数据预处理：经过将数据转换为数字表示形式来预处理数据，以便用作模型输入。常见的技能包含tokenization, padding, 和 one-hot encoding。
- ChatGPT 微调：运用预处理数据微调 ChatGPT。这包含调整模型的超参数并在练习集上进行练习，直到到达满意的水平。
- 模型评价：评价模型在测试集上的性能，以验证它从数据中学习的情况。假如模型体现不佳，或许需求进一步调整超参数并重复练习进程。
- 模型布置：模型经过练习和评价后，能够将其布置到事务运用程序中。能够运用根据云的渠道，例如 OpenAI 的 GPT-3，或运用 API 将模型集成到现有体系中。可检查openai.com/api/的调用方法
运用公司的事务常识、流程等来练习 ChatGPT，能够成为改善事务操作、增强客户体会和推进添加的强大工具。
经过遵从上面的步骤，能够创建一个定制化且高度有效的对话型人工智能体系，能够改变事务与客户互动和信息处理的方法。这样做能够大幅进步您的事务功率、客户满意度和竞争力。
为什么运用由人工智能驱动的商业常识库能够添加商业价值
由人工智能驱动的商业常识库能够供给许多优点，包含进步功率、一致性、可扩展性、增强协作、供给更好的客户服务和数据洞悉。经过利用人工智能的才能，企业能够改变他们办理常识和信息的方法，然后带来更好的事务绩效和竞争力的进步。
一种由人工智能驱动的常识库能够为员工和客户供给一致准确的信息。这有助于确保每个人都能访问相同的信息，然后进步功率和决议计划才能。
跟着企业的添加，跨团队和跨部分办理常识或许变得越来越具有挑战性。一个由人工智能驱动的常识库能够帮忙扩展常识办理，使企业能够轻松地根据需求办理和更新信息。
一个由人工智能驱动的常识库能够经过供给会集的常识同享位置，促进团队和部分之间的协作。这有助于打破隔膜，改善组织内的沟通。
