ChatGPT 背后的公司 Open AI几乎利用了整个互联网来训练模型。OpenAI 尚未公布确切的成本，但麦肯锡表示，GPT-4 是在大约 45 TB 的文本数据上进行训练的。
这项技术的能力改变了游戏规则：它开启了以前没有的机会。在这篇博文中，我们将从商业角度来看待 ChatGPT。如何将 ChatGPT 纳入公司使用？如何忽视安全和隐私方面的考虑？
让我们一起深入探索吧。
推出适用于企业的 ChatGPT
还记得老式的聊天机器人吗？它们对用户在聊天中发送的几乎所有异常信息都回复“抱歉，我没明白”？近几个月来，人工智能突破了以前的限制，而 ChatGPT 是推动这一变革的最受欢迎的技术之一。
ChatGPT 凭借其先进的语言模型，可以创建看似人类编写的回复，为企业提供了无数的改进机会。
从简化复杂流程到为客户定制产品推荐，ChatGPT 有能力彻底改变业务运营。
但所有这些都可以通过 ChatGPT 背后的“大脑”——GPT API 实现。
ChatGPT 与 GPT API
ChatGPT 是 Open AI 开发的一款基于 Web 和移动端的聊天机器人。它可通过聊天界面免费使用（或在 ChatGPT Plus 中付费使用）。ChatGPT 的功能包括文本生成、引导聊天对话、代码生成等。
ChatGPT 的商业潜力是什么？
生成式预训练 Transformers（换句话说，ChatGPT 背后的大脑）对几乎所有互联网进行了采样以进行训练。借助经过调整以查找文本中连接的神经网络，它们可以利用大型结构化（如数据库）或非结构化（如文本文档或图像）数据来执行远远超出以前 AI 能力的任务。
如果 ChatGPT 可以利用公司数据而不是随机数据在内部完成这些任务会怎样？事实上，使用 GPT API，这是可以实现的。
因此，新一代人工智能找到了更快、更容易实现技术创新的方法：简化商业智能、优化员工工作量、自动化日常任务——只需一条聊天消息即可。
以下是在重要的安全性和性能考虑下将类似 ChatGPT 的解决方案引入企业流程可以带来的好处。
情境感知——人工智能模型可以考虑对话的情境，实现更有意义、更连贯的互动。
自然语言理解——ChatGPT 可以理解和解释复杂的人类语言，从而有效地处理基于文本的数据并生成相关响应。
文本生成——ChatGPT 可以生成类似人类的文本，这对于起草电子邮件、创建内容或提供建议很有用。
问答——该模型可以基于其庞大的知识库和训练数据，为用户查询提供准确且相关的答案。
集成——借助可用的 API 和软件开发工具包 (SDK)，ChatGPT 可以轻松集成到现有系统、应用程序和工作流程中。（稍后请参阅 OpenAI API 的描述。）
定制化——ChatGPT 可以针对特定领域和行业进 国家代码 +359，保加利亚电话号码 行微调和调整，使其适用于各种组织用例。为了实现这一点，组织需要使用自己的数据对现有的预训练 ChatGPT 模型进行微调，使模型能够更好地适应组织的特定需求和环境。
企业版 GPT：业务用例
让AI完成以前不可能完成的任务
突破 ChatGPT 的幻觉、安全隐患和限制
根据您的业务需求调整 GPT API，使其更加精确、可控和安全。例如，使用自定义数据（来自外部软件、您的网站或一组文档）训练模型，AI 会将其视为信息来源，而不会产生幻觉或虚假事实。或者为员工构建私有的内部 AI 解决方案，并确保历史记录不会被 Open AI 用于训练。
快速启动，立即获得价值
漫长而昂贵的 AI 训练时代已经一去不复返：使用 GPT 获得可点击的原型并立即看到使用类似 ChatGPT 的解决方案所带来的价值只是一天的事情。先使用，再扩展：添加数据、集成并随时随地查找功能。
我们将研究三个最有前景的用例——让人工智能执行以前不可能完成的任务。
1/ 适用于所有数据分析
在几秒钟内从报告和大型 SQL 数据库中获取见解
1/ 定制 ChatGPT 式响应
让人工智能以 0 幻觉的方式回答基于文档或知识库的问题
3/ 快速的企业人工智能协助
实施内部 ChatGPT，在受控且安全的环境中切断常规任务
内部定制聊天类似 GPT 的响应
用例：在您的数据上训练 GPT，以根据多种来源生成精确的答案
得益于先进的神经网络，生成式人工智能能够从不同来源进行无监督学习：
无需寻求数据分析师的帮助。无需查看数十份报告来汇总要点或进行比较。人工智能将完成这项工作，从而节省出时间做出更明智的业务决策。
结构化数据，如通过 API 连接的数据库或数据源；
非结构化数据，如文本、常见问题解答文章、网站页面或内部文档。
AI 可以搜索、分析、总结，并最终根据来自这些来源的知识生成可发送给客户的回复，就像 ChatGPT 一样。对于内部团队来说，这可以节省大量时间。
