Salut tout le monde! et tout comme vous, je suis fasciné par les récents progrès de l'intelligence artificielle. Réalisant que je devais me tenir au courant de tous les développements, j'ai décidé de me lancer dans un parcours personnel d'apprentissage. C'est ainsi que sont nés ! Avec cette série, je vais découvrir les LLM et partager des idées, des expériences, des opinions, des tendances et des apprentissages à travers mes articles de blog. Vous pouvez suivre le voyage sur HackerNoon ou sur mon site Web personnel . Dans l'article d'aujourd'hui, nous chercherons à créer un noyau sémantique à l'aide de GPT-4. Je m'appelle Nataraj 100 jours d'IA ici ici Mon objectif avec cet article est d'examiner comment les startups à différentes étapes ont exploité les LLM et de comprendre comment elles ont intégré l'IA dans leurs produits. Le but de cet exercice est de proposer les meilleures pratiques que les startups peuvent apprendre de ces exemples. Exemple 1 : Notion IA À la manière d'une startup classique, la première version de Notion AI a été codée dans une chambre d'hôtel lors d'une retraite d'entreprise quelques jours plus tard. Chronologie – Alpha privée en novembre 2022. Nous avons passé 10 semaines à recueillir les commentaires essentiels des utilisateurs avant février 2023, lorsque Notion AI est devenue généralement disponible pour des dizaines de millions d'utilisateurs. Fonctionnalités lancées : Achèvement des idées de blog pour créer un premier brouillon. Générer des idées pour accomplir une tâche. Vérifiez la grammaire, la traduction dans différentes langues et résumez un document. Aidez-moi à écrire, à débloquer les écrivains et à les faire démarrer. Exemple 2 : rayure Stripe a pris une mesure drastique et a demandé à 100 de ses employés d'arrêter ce qu'ils font et de trouver des idées sur la façon d'utiliser GPT4 pour améliorer Stripe. Le résultat était un tout nouvel ensemble de fonctionnalités. Lancement d'un moyen de résumer les informations commerciales de leurs clients, qui était meilleur que ce que les gens écriraient. Lancement d'un chatbot pour répondre aux questions sur sa documentation technique, améliore la productivité des développeurs et des partenaires. Utilisé GPT4 pour trouver des comptes malveillants dans leur communauté Discord. Exemple 3 : Shopify Shopify n’a pas tardé à adopter la génération AI et a lancé une suite de fonctionnalités d’IA sous le nom de produit Shopify Magic. Shopify Magic est un ensemble de fonctionnalités de génération AI qui incluent : Génération de texte – Accélérez la rédaction des descriptions de produits, des articles de blog, des lignes d'objet des e-mails, des réponses aux e-mails et des titres dans les magasins Shopify. Fondamentalement, partout où un administrateur de boutique Shopify doit écrire du texte, il a ajouté une capacité de génération de texte. Génération de médias – Les images de produits jouent un rôle important dans le commerce électronique. L'édition d'images sans utiliser d'autres applications est désormais ajoutée. Résumer l'évaluation de l'application – Au lieu de consulter des centaines d'évaluations d'applications pour trouver la bonne application à installer, vous pouvez consulter des critiques d'applications résumées pour trouver la bonne application. Exemple 4 : CapCut Si vous n'avez jamais entendu parler de CapCut auparavant, il s'agit d'un outil de montage vidéo créé par la société mère de TikTok, Bytedance, pour aider les créateurs sur TikTok. Je l'utilise régulièrement pour éditer mon podcast et je pense que c'est l'outil d'édition le plus simple et le plus avancé pour les créateurs de contenu. CapCut met également constamment à jour son logiciel et introduit de nouvelles fonctionnalités d'IA. En voici quelques uns. Générez des sous-titres en un seul clic. Générez des vidéos avec un texte ou une image comme invite et donnez également la possibilité de les modifier une fois générées. La fonctionnalité la plus récente qu'ils ont lancée est que CapCut générera automatiquement des courts métrages pour vous que vous pourrez éditer davantage à partir d'une vidéo longue. Bien que ce ne soit pas parfait, cela permet de gagner des heures si vous êtes éditeur. Exemple 5 : Yabble Yabble est un outil qui fournit aux entreprises des informations leur permettant de prendre des décisions importantes. Avec de nombreuses données de retours clients, l’utilisation de l’IA générative était un choix évident pour Yabble. Ils ont ajouté les nouvelles mises à jour suivantes. Outil qui analyse les commentaires des clients et les classe par sentiment et sujets. Utilisation de GPT-3 pour traduire des ensembles de données en thèmes significatifs, économisant ainsi du travail manuel pour l'équipe Yabble. Les startups, petites et grandes, sont à l’avant-garde de l’accès à l’IA et de la résolution de véritables problèmes commerciaux. Si vous êtes développeur de produits dans une entreprise technologique ou une startup, voici quelques points à retenir de ces exemples. Considérez la génération AI comme l’ajout d’une nouvelle couche d’intelligence à votre produit. Les modèles Gen AI actuels sont vraiment efficaces pour manipuler du texte. Les résumés de texte, la catégorisation de texte, l'extraction de sentiments à partir d'un texte donné sont des cas d'utilisation simples mais à retour sur investissement élevé. Partout où il y a du texte dans votre produit, vous pouvez utiliser la génération AI pour faire gagner du temps à vos utilisateurs. C'est tout pour le jour 15 des 100 jours d'IA. J'écris une newsletter intitulée Above Average dans laquelle je parle des idées de second ordre derrière tout ce qui se passe dans la grande technologie. Si vous êtes dans la technologie et que vous ne voulez pas être dans la moyenne, . abonnez-vous Suivez-moi sur , ou pour les dernières mises à jour sur 100 jours d'IA. Si vous êtes dans le domaine de la technologie, vous pourriez être intéressé à rejoindre ma communauté de professionnels de la technologie . Twitter LinkedIn HackerNoon ici
