Comment fonctionnent les chatbots GPT-3 ?
En ce qui concerne les chatbots et le service à la clientèle du TPG-3, il est possible d'introduire divers exemples de messages privés et de conversations dans l'IA, qui apprendra ensuite à répondre aux invites au fil du temps.
Grâce à un nombre toujours plus grand de données d'entraînement et à diverses techniques de réglage fin, le modèle d'IA peut mieux se rapprocher de la conversation humaine à chaque itération.
À un niveau élevé, les chatbots alimentés par GPT-3 fonctionnent en recevant les données de l'utilisateur, en les traitant par un modèle d'IA, puis en produisant une réponse.
Ce processus est ensuite répété jusqu'à la fin de la conversation.
Quel est l'impact des chatbots GPT-3 sur le service client ?
Voici les différentes façons dont un assistant IA prenant en charge votre service client peut vous être bénéfique.
Les chatbots peuvent accélérer le processus de conversation avec le client
Le fait de disposer de diverses dépendances dans une application qui s'occupe du service clientèle peut, à terme, accélérer le processus en conversant avec les clients et en comprenant ce dont ils ont besoin - sans intervention humaine.
Les chatbots peuvent offrir de manière proactive des suggestions et les prochaines étapes.
Puisqu'il est possible d'intégrer les questions des clients dans un vaste modèle linguistique, le chatbot sera en mesure de générer des suggestions ainsi que les mesures à prendre en fonction de la situation.
Ces actions peuvent être proposées de manière proactive aux clients plutôt que d'attendre qu'ils les demandent.
Cela profite à toutes les parties concernées, car cela permet d'accélérer le processus de service à la clientèle.
Les chatbots peuvent accomplir des tâches simples qui nécessiteraient normalement un agent humain.
Grâce à une meilleure compréhension des besoins des clients, les chatbots GPT-3 peuvent prendre en charge des tâches simples qui nécessitent généralement un agent humain.
Cela permet de libérer des ressources humaines, qui peuvent traiter des demandes plus complexes.
Les chatbots peuvent être disponibles 24h/24 et 7j/7
En suivant les modèles de commande et le traitement du langage naturel, les chatbots GPT-3 peuvent fournir aux clients une disponibilité 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7.
Que vous construisiez un chatbot simple ou plus complexe, votre service clientèle sera disponible dès qu'un client en aura besoin - il n'aura pas besoin d'attendre que l'agent client suivant commence à travailler.
Les chatbots peuvent gérer plusieurs conversations à la fois
Le texte de sortie étant généré à un rythme beaucoup plus rapide que la conversation humaine, les chatbots GPT-3 peuvent gérer plusieurs chats à la fois.
Les conversations par l'intermédiaire de plusieurs chatbots GPT-3 profitent à l'entreprise en question, car ils peuvent clore les demandes ouvertes beaucoup plus rapidement qu'un humain.
Les chatbots ne se fatiguent jamais et n'ont jamais besoin de faire une pause.
Personne ne peut assurer un service clientèle pendant une période prolongée sans se fatiguer.
Cependant, comme les chatbots GPT-3 sont basés sur un code, ils peuvent traiter un volume plus important de demandes, en fournissant toujours le même niveau de service, quelle que soit leur ancienneté.
Ces temps d'attente plus courts pour répondre aux questions rendent les clients plus heureux.
Les chatbots peuvent offrir une touche plus personnelle
Les agents de chat humains ont souvent du mal à garder la trace de tous les détails lorsqu'ils ont plusieurs conversations.
Les chatbots GPT-3, quant à eux, peuvent garder la trace de tous les détails et offrir une touche plus personnelle en s'adressant aux clients par leur nom et en utilisant des scripts personnalisés qui correspondent le mieux à une situation particulière.
Ils peuvent également référencer à la volée toutes les données issues d'interactions précédentes (quelle que soit leur ancienneté), ce qui permet d'offrir une expérience finement ajustée.
Pourquoi les chatbots GPT-3 fonctionnent-ils ?
Voici quelques éléments qui font fonctionner les chatbots GPT-3.
Compréhension du langage naturel
Le Deep Learning peut se faire par la compréhension du langage naturel (NLU).
C'est là que le chatbot peut comprendre les besoins spécifiques du client.
De plus, le NLP (traitement du langage naturel) est utilisé pour comprendre correctement les questions du client.
Avec les différents modèles de langage que les clients peuvent utiliser pour poser leurs questions, il s'agit d'un aspect fondamental pour avoir des chatbots IA qui fonctionnent.
Cela permet également au chatbot de fournir des réponses plus précises.
Gestion du dialogue
Un chatbot IA doit répondre en temps réel aux demandes des clients.
C'est là qu'intervient la gestion du dialogue, qui consiste à envoyer et à recevoir des messages rapidement tout en gardant la trace du déroulement de la conversation.
Modèles de langue
L'API GPT-3 fournit plusieurs modèles de langage différents que les chatbots peuvent utiliser.
Par exemple, Davinci est l'un des modèles les plus performants qu'OpenAI ait lancés, tandis qu'Ada est le modèle qui répond le plus rapidement.
Ceux-ci peuvent comprendre les besoins du client et fournir la bonne réponse en retour.
Représentation des connaissances
Que ce soit pour les médias sociaux ou le service clientèle, les chatbots GPT-3 doivent pouvoir accéder aux bonnes données lorsqu'ils fournissent une réponse.
C'est là que la représentation des connaissances entre en jeu.
La représentation des connaissances est le processus d'accès à l'information dans un format que les ordinateurs peuvent comprendre.
Il s'agit de diverses données représentant des faits, des règles et des relations.
Machine Learning
Au fil du temps, les modèles d'IA deviendront de plus en plus précis.
Cela est dû en partie à un modèle de machine learning chargé de tirer des enseignements des conversations passées et d'améliorer la précision des réponses futures.
Traitement des langues
L'intelligence artificielle doit également comprendre le langage humain pour fournir des réponses précises.
Le traitement du langage est le processus qui consiste à comprendre le langage humain et à le convertir dans un format compréhensible par les ordinateurs.
Cela inclut des tâches telles que la tokénisation, la lemmatisation et l'analyse syntaxique.
La tokenisation est le processus qui consiste à décomposer une phrase en mots individuels.
La lemmatisation est le processus de réduction d'un mot à sa forme de base.
L'analyse syntaxique est le processus d'analyse d'une phrase pour en comprendre le sens.
Ensemble, ces éléments permettent au chatbot de comprendre les données de l'utilisateur et de réagir en conséquence.
L'apprentissage par l’exemple
L'apprentissage à partir de quelques exemples fait référence à la capacité d'un modèle d'IA à apprendre à partir de quelques exemples seulement.
Ainsi, les chatbots GPT-3 peuvent apprendre à partir d'un petit nombre de conversations et s'améliorer sur la base de modèles.
C'est un avantage car cela permet aux chatbots de comprendre les modèles et de développer leurs propres résultats en fonction de ceux-ci, plutôt que de devoir être entraînés avec des millions de variations.
Réseaux neuronaux
Les systèmes d'IA doivent également traiter une grande quantité de données.
Comme toutes ces données ne seront pas utiles, les réseaux neuronaux sont utilisés pour traiter ces données et en extraire des informations utiles.
Ces informations sont ensuite utilisées pour améliorer la précision des résultats générés par les chatbots.
Création d'un Chatbot GPT-3
Voici les étapes que toute personne qui construit un chatbot GPT-3 doit suivre.
Trouver un ensemble de données
Un ensemble de données est une collection de données utilisée pour entraîner un modèle de machine learning.
Il existe de nombreux ensembles de données différents disponibles en ligne.
Un jeu de données populaire est le jeu de données OpenAI GPT-3.
Ce jeu de données contient un grand nombre de phrases et de paragraphes générés par des humains.
En utilisant Python comme langage de programmation le plus courant, vous pouvez utiliser le jeu de données OpenAI GPT-3 pour entraîner votre modèle.
Prétraiter les données
Ensuite, on peut alimenter l'algorithme avec un modèle GPT-3 qui a été pré-entraîné sur de nombreuses phrases et paragraphes générés par des humains.
Avec un modèle GPT-3 qui a été pré-entraîné, vous pouvez gagner du temps sur la formation de votre modèle.
Former votre modèle
Si le pré-entraînement avec des données est utile, les systèmes d'intelligence artificielle perfectionnés doivent être entraînés sur des données avant de pouvoir être utilisés.
Dans ce cas, le système d'IA apprend à effectuer plusieurs tâches dans le cadre du processus de formation.
Par exemple, si vous voulez que votre chatbot soit capable de générer des réponses aux demandes des clients, vous devrez l'entraîner sur un ensemble de données de demandes de clients.
Une fois que le système d'IA a été formé, il peut être utilisé pour générer des réponses à de nouvelles requêtes.
Testez votre modèle
Que vous utilisiez un code open-source trouvé sur Github ou que vous construisiez votre chatbot à partir de zéro, il est essentiel de tester ce modèle avant de l'utiliser dans un environnement de production.
Les tests vous permettent de voir comment votre chatbot se comporte sur des données qu'il n'a jamais vues auparavant.
Cela permet de garantir que votre chatbot peut être utilisé à des fins générales et fournir des réponses précises.
En direct
Enfin, vous pouvez expérimenter l'IA conversationnelle de votre chatbot en vous rendant sur place.
La mise en ligne permet aux clients d'interagir avec votre chatbot en temps réel.
C'est le meilleur moyen de voir les performances de votre chatbot dans un cadre réaliste.
Apprentissage continu
Obtenir une meilleure génération de texte de votre chatbot nécessite un apprentissage continu.
Il sera utile de continuer à alimenter votre chatbot en nouvelles données afin qu'il puisse apprendre et améliorer ses performances.
L'un des moyens d'y parvenir est d'utiliser des ensembles de données actualisés pour refléter l'époque actuelle.
Vous pouvez également utiliser un ensemble de données privé que vous avez créé vous-même pour faire le travail.
Quoi qu'il en soit, il est essentiel de continuer à alimenter votre chatbot en nouvelles données pour poursuivre le processus d'apprentissage.
Chatbots IA GPT-3 bien connus et failles éventuelles
Project December étant l'un des chatbots hyperréalistes les plus connus, il est essentiel de comprendre que GPT-3 n'est pas sans défaut.
D'une part, les données d'apprentissage utilisées pour former ces chatbots peuvent être très biaisées.
Par exemple, si les données de formation sont majoritairement masculines, le chatbot aura probablement un penchant pour les hommes dans les résultats générés.
Cela peut donner lieu à des réponses bizarres et parfois inappropriées.
Un autre problème est que les chatbots GPT-3 ont souvent du mal à comprendre le contexte.
Cela peut amener le chatbot à dire des choses qui n'ont pas de sens dans la conversation en cours.
Étant donné que les clients qui demandent de l'aide ont peut-être une conversation très privée avec une personne qui, selon eux, peut les aider, il est essentiel d'en être conscient.
La prise de conscience de ces problèmes et la volonté d'adapter le chatbot en fonction des besoins sont essentielles pour quiconque envisage d'utiliser un outil GPT-3.
Il faut également tenir compte des questions de confidentialité des données.
Malgré ces défauts, les chatbots du TPG-3 restent très impressionnants et ont beaucoup de potentiel.
Autres outils que les développeurs de GPT3 peuvent créer
OpenAI et GPT3 peuvent créer divers projets, dont certains sont présentés ci-dessous.
En demandant une clé api OpenAI, les entreprises peuvent accéder aux différents modèles créés par cette société.
Génération d'annonces
GPT-3 peut vous aider à créer de meilleures annonces, de la rédaction des titres et des puces d'une page de vente à la conception de campagnes publicitaires.
La conception d'annonces plus efficaces peut vous aider à augmenter votre taux de conversion et à gagner plus d'argent, l'IA est donc utile dans ce cas.
Tests A/B
On peut également utiliser GPT-3 pour les tests A/B.
Avec les tests A/B, vous pouvez tester différentes versions du produit pour voir laquelle est la plus efficace.
Vous pouvez ainsi améliorer la conception de votre produit ou tester différentes stratégies marketing.
Détection de bugs
On peut également utiliser le GPT-3 pour détecter les bogues dans les logiciels dans le cadre des outils de révision de code.
Traditionnellement, la recherche de bogues logiciels était un processus très fastidieux et long, surtout lorsque les logiciels devenaient plus complexes.
Cependant, avec le GPT-3, ce processus peut être automatisé et rendu plus efficace.
Cela peut permettre d'économiser du temps et des efforts, c'est pourquoi l'IA est utile dans ce cas.
Vision par ordinateur
La vision par ordinateur désigne la capacité des ordinateurs à comprendre et à interpréter les images.
Les entreprises peuvent l'utiliser pour des choses comme la reconnaissance faciale ou la reconnaissance d'objets.
Avec GPT-3, vous pouvez entraîner votre ordinateur à mieux comprendre et interpréter les images, ce qui est utile lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données sur de grands projets.
Écriture de livres
Si vous avez une idée pour un livre mais que vous ne voulez pas l'écrire mot à mot, vous pouvez utiliser GPT-3 pour générer le plan, l'introduction, une partie du contenu ou même l'ensemble du contenu lui-même.
Cela peut vous faire gagner beaucoup de temps et vous permettre de vous concentrer sur d'autres choses qui peuvent constituer un levier plus important pour la promotion et la commercialisation de votre livre.
Refactoring de code
Le refactoring est le processus de restructuration du code sans en modifier la fonctionnalité.
Comme vous pouvez l'imaginer, GPT-3 peut également être utilisé pour effectuer de telles opérations.
Les développeurs peuvent s'en servir pour rendre le code plus lisible ou plus facile à maintenir, ce qui leur fait gagner du temps et améliore la qualité de leur code.
Assistants d'écriture IA
GPT-3 peut être utilisé pour créer des assistants logiciels d'écriture IA.
Ces assistants peuvent vous aider en matière de grammaire, d'orthographe et de style.
Ils peuvent également vous aider à définir la structure générale de vos écrits. Ainsi, même si vous n'êtes pas un grand écrivain, vous pouvez produire un contenu de qualité avec l'aide de ces assistants.
Résumé.
En conclusion, GPT-3 est un outil puissant que les entreprises peuvent utiliser à des fins diverses.
Les chatbots sont un cas d'utilisation important pour GPT-3, permettant aux entreprises de créer des applications d'IA spécifiques pour leurs besoins en matière de service à la clientèle.
Par rapport aux chatbots traditionnels, leurs homologues GPT-3 (et maintenant GPT-4) offrent une conversation plus réaliste lorsqu'ils traitent avec les clients, ce qui améliore l'évaluation du service à la clientèle.
Lecture complémentaire : Les logiciels de marketing et de ventes assistés par l'IA sont deux autres cas d'utilisation idéaux pour GPT-3.
De plus, grâce aux logiciels d'intelligence conversationnelle, les entreprises peuvent utiliser cette technologie pour créer une interaction plus humaine avec leurs clients.
Certains outils offrant une plateforme no-code, il est plus facile que jamais pour les entreprises de tirer parti de cette technologie relativement nouvelle.
