Home » 戰國策戰爭學院課程列表 » AI賺錢祕笈:企業如何運用 ChatGPT 提升績效與降低成本?
課程適用於任何希望在企業環境中運用 ChatGPT 技術以提升績效並降低成本的專業人士和團隊。不論是在策略層面的決策制定,還是在實際應用中的操作,這些課程都可以提供相應的知識和技能。
1. 企業主管和高級管理層:他們可以學習如何在組織中有效地應用 ChatGPT,以提升決策效率、創新和競爭力。
2. 客服團隊:課程可以幫助客服人員學習如何整合 ChatGPT 技術來提供更快速、準確和個性化的客戶支援。
3. 市場營銷和銷售團隊:學習如何運用 ChatGPT 來創建更具吸引力的內容、預測客戶需求,並提供更好的銷售支援。
4. 生產和製造部門:了解如何使用 ChatGPT 來優化生產過程、提高效率並減少生產成本。
5. IT 部門:學習如何整合 ChatGPT 技術到現有的系統和應用中,以提升IT基礎設施的效能。
課程大綱
適合對象
企業導入ChatGPT可以帶來以下幾個主要效益:
1. 提高效率:ChatGPT可以自動處理客戶查詢、預約安排、數據分析等任務,減輕員工的工作負擔,提高整體工作效率。
2. 成本節約:透過自動化服務,企業可以減少對人力的依賴,從而降低人力成本和相關開支。
3. 改善客戶體驗:ChatGPT能夠提供24小時不間斷的服務,快速響應客戶需求,提升客戶滿意度和忠誠度。
4. 數據分析與洞察:ChatGPT可以分析大量數據,幫助企業獲得有價值的洞察,以便做出更好的業務決策。
5. 創新與競爭力:利用ChatGPT的先進技術,企業可以開發新的服務和產品,提高市場競爭力。
6. 員工培訓與支持:ChatGPT可以作為一個強大的學習工具,幫助員工快速獲得所需的知識和技能,提高工作效能。
這些效益使得ChatGPT成為企業提升效率、創新和競爭力的重要工具。
企管經營顧問經歷: |
企管經營顧問經歷:戰國策集團 業務總監 |
貴公司若有需求 請發官方LINE:@119m 預約時間
Q:GPT、ChatGPT、OpenAI和Azure OpenAI有何不同?
A 這是上手ChatGPT技術前要先釐清的四個名詞,ChatGPT應用是爆紅的AI對話服務,背後所用的生成式AI模型就是GPT模型的3.5版本,而開發出ChatGPT應用的公司就是OpenAI,他們也在3月1日釋出了OpenAI的API服務,其中就包括了ChatGPT模型的API。而微軟則是將OpenAI的技術部署到Azure上來提供,也就是Azure OpenAI服務。
Q:OpenAI和Azure提供的ChatGPT技術API有什麼不同?
A 在技術上,凡是OpenAI公司提供API功能或模型,微軟承諾會盡快跟進在自家Azure OpenAI服務上提供。兩者主要不同是,OpenAI公司的API傾向於研發、研究使用為主,而微軟則比照原本Azure公雲的服務等級,提供了更多資安強化(例如VLAN傳輸)、服務可用性承諾(例如99.9%的的SLA)、企業合規要求、顧客資料保護承諾、隱私機制、AI倫理機制等。另外,企業則可自助申請快速啟用OpenAI的付費API服務,但Azure OpenAI目前則採審查申請制,需等待一段時間審查才能開通。
Q:企業可以使用哪些OpenAI生成式模型?
A OpenAI目前可以提供最新多模態的GPT-4(限定測試版)以及ChatGPT所用的GPT-3.5版模型,以及GPT-3模型,另外還提供了圖片生成式模型DALL·E (測試版)、語音轉文字的Whisper模型(測試版)、程式碼生成模型Codex(限定測試版)、過濾敏感資料的微調模型Moderation,還有一個適合用於企業內部運用的Embeddings模型API。不過,這些模型都是公版的基礎模型(base-model),企業若希望模型能更佳客製化,需要進行模型微調(Finetune)或是輸入提示(Prompt)來引導。
Q:提示和微調有什麼不同?
A ChatGPT可以輸入提示文字(prompt)來引導ChatGPT產生的內容,越來越符合使用者預期的需求,同樣也可以用於OpenAI的API,甚至出現了「AI提示工程師」(Prompt Engineer)或者更詩意的「AI詠唱者」說法,只要提問的問題問得好,就越能得到更貼切的答案。
但是,輸入提示給基礎模型,不會改變基礎模型本身的權重。因此,每一次都要重新輸入提示文字才能得到想要的答案。若要建立客製化的模型,企業得改用微調(Finetune)的方式,輸入一批自己的資料,來調教OpenAI提供的基礎模型,產生自己的客製化模型。不過,目前OpenAI還沒有開放GPT-3.5和GPT-4的微調,只能透過提示工程來進行客製化。另外,微調也不是重新訓練整套GPT模型,而是針對使用者提供的少量數據來改變部分參數的權重(或者可以說是加上一個屬性模型),讓模型輸出的結果更符合使用者的期待,因此,微調模型不需要龐大訓練資料,也不需要像重新訓練那樣費時及龐大成本。
Q:為何要計算Token? 一次最多上傳多少字?
A 當輸入一段文字到API後,OpenAI會抽取這段文字中的詞或概念(類似斷詞),將文字轉換成一個個Token。以中文字來說,平均一千個中文字約有600~700個Token不等,但還要看文字內容而定。OpneAI的API上傳限制就是按照Token數量來計算,例如 GPT-3.5模型的上限是4K個Token,而GPT-4則增加了四倍,最大到32K個(不過,目前只開放特定用戶)。Token也是OpenAI API的計價單位,以對話用的gpt-3.5-turbo的API來說,每千個Token要價0.002美元,而最新的GPT-4的32K引擎版本則每千個Token要價0.12美元,後者貴了60倍。
Q:什麼是Embeddings模型?有什麼用途?
A 不同於GPT-4或GPT-3.5是生成媲美人話的文字來回覆使用者,Embeddings模型是將輸入的文字轉換成一個浮點數值的嵌入向量(Embeddings Vector),當兩段文字的向量距離越近(可透過向量計算得到),就代表了這兩段文字的關聯性越高。可以用於搜尋(比對一段話在一篇文章中的位置,或從一批文章找出最相關者)、分類用途(將相關性高的文章分成同一群)、尋找關鍵字(找出中一篇文章最相關的幾個關鍵詞)等。摩根士丹利財管公司就是利用Embeddings功能來搜尋和整理龐大知識資產。
Q:企業能不能下載模型到本地端部署?
A 不能,不論是OpenAI或Azure都沒有提供GPT-3.5或GPT-4的本地端部署,企業只能將資料上傳到雲端API。透過微調產生的客製化模型,也只能儲存在雲端,透過API呼叫來使用,無法下載部署。
Q:OpenAI將資料儲存在哪?
A 目前全都儲存在Azure美國機房,微軟的Azure OpenAI服務也是。所以,對臺灣企業而言,等於是境外服務。