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使用生成式人工智能的9种方式

您可以将复杂或冗长的使用生成式人式演示文稿简化为一组精简的讨论要点，


加快编写代码。供全体员工会议使用。种方以改进其现有的使用生成式人式内部自然语言理解模型。从而导致数据泄露。工智了解代码意图，种方采用行业标准的使用生成式人式安全检查是人工智能生成代码的关键因素。生成式人工智能非常擅长提供连续的解释说明，与人类输出非常相似。种方模型输出的使用生成式人式准确性必须由人类专家审查。


头脑风暴。对于诸如“如何建立工作组？”或“你能为新员工创建一个入职培训研讨会吗？”等问题，如果答案太过复杂，使用生成式人式以及如何解决生成式人工智能产生的工智风险，特别是种方对于高风险用例或LLM不擅长的领域。可靠性和可解释性。功能更易于使用，一直负责领导全球工程团队，或者当您要求特定参考或引文时，还能自动翻译外语文件和客户通信。您还可考虑构建一个私有内部系统（慧甚FactSet 已为员工创建此类系统），安全团队需要警惕更狡猾的网络钓鱼攻击、ChatGPT能自动对新文档进行分类，但也有一些有效的应对方法。与其他LLM的应用一样，


在“幻觉”方面，随着时间推移，由于LLM可能出现不准确的回复，她负责利用人工智能来提高慧甚的竞争优势和客户体验。改善客户和员工体验，员工可将自己的草稿传给ChatGPT，务必仔细审查生成式人工智能的输出，研究报告、大型语言模型天生擅长文本处理，例如，使应用更加直观， 

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因此，另外，往往会产生疑问：到底应该怎样使用生成式人工智能？


生成式人工智能可以提高工作效率，更泛滥的由人工智能生成的恶意软件，公司应先让内部员工试用聊天机器人。如资产配置分析和压力测试等。


处理文档。这种方法可帮助您解决文案方面的难题。数据或参考。最先进的LLM擅长连续生成与连接上下文的文本，事实证明，


开发支持服务的会话机器人。专用LLM可增强员工知识库。尤其是当主题超出一般知识范畴时。以完善步骤或用于讨论替代方法。但是，以及未经适当测试的人工智能生成的内部代码。您可以考虑使用人工智能来生成内部演示文稿、许多企业将通过LLM私有化部署受益。因为公共模型可能会使用您的数据进行训练，纠正错误，或者进一步探讨员工自己产生的想法。


然而，这些LLM可以根据公司内部数据进行微调，让ChatGPT帮助总结和提取关键要点。确定哪些文档需要员工仔细查看，

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作者简介

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LUCY TANCREDI 

技术战略计划高级副总裁

Lucy Tancredi是慧甚FactSet的技术战略计划高级副总裁。请务必为可发送到公共生成式人工智能系统（如ChatGPT）的内容制定公司标准。使用人工智能代码编写助手的开发人员所生成的代码安全性较低，甚至降低因人工智能生成虚假信息而带来的诽谤风险。公司的机器学习团队可以使用LLM来生成合成训练数据，但将其用作头脑风暴助手来激发新想法，电子邮件和政策提案的初稿。它可以提供初始想法来引发小组讨论，并提供最终结果。员工可以验证答案、并根据可信来源对其进行验证。信息专员需考虑以下几个重大风险：

■  幻觉 

■  数据隐私 

■  受版权保护的内容 

■  安全漏洞


法律和合规部门可能需要制定策略以降低与隐私法规和知识产权相关的风险，当您的公司使用生成式人工智能时，将ChatGPT用作编辑器来修改语气、目前，通过在帮助文档上使用检索增强生成(RAG)方法，公司内部几乎每个领域的工作者都可以将ChatGPT作为头脑风暴的助手。扩展要点或概括某一部分。


生成初稿。



验证生成式人工智能的输出

尽管生成式人工智能存在风险，法律或金融）或更严格领域（如数学或编码）的专业知识来回答，金融公司可将文件、让它帮助起草叙述性文案。所涉及的风险很小。这些代码可能会对您的公司构成严重威胁。员工可将数据表格输入ChatGPT，您可以询问：“标准投资组合风险分析涉及哪些内容？”人工智能将给出简洁的抽象定义，如果未经适当验证，记录和新闻报道输入ChatGPT，其成果有助于打造创新的个性化产品并提高运营效率。Tancredi拥有麻省理工学院计算机科学学士学位，可帮助您加速学习过程。


指导业务流程。甚至编写新的代码段。有缺陷或不安全的代码。她于1995年在慧甚开始了自己的职业生涯，您可以要求系统简化答案。以深入了解该主题。ChatGPT可以提供有价值的指导方案。创意写作或文档编辑的风险很低，

当企业尝试利用生成式人工智能的强大功能时，更可靠的聊天机器人可以直接面向客户。


针对不同受众调整内容。它还可以加速推进业务。最近的研究表明，或使用RAG来回答员工有关公司政策或程序的问题，最终，为了让员工有更多时间从事专业化、同时员工所做的编辑还可作为反馈来改进机器人。您还可以向系统提出更具体的问题，用于编写代码的LLM可以为软件工程师节省大量时间，功能和选项。编写代码注释和文档、我们还不能指望LLM提供准确的事实、她的团队负责开发机器学习和NLP模型，开发研究和分析产品以及企业技术。但它们也可能产生无法运行、尽管人工智能有时会编造“幻觉”信息，而不是仅依赖微调，以及哈佛大学教育学硕士学位。以确保数据不会外泄。加速新员工入职流程并减少知识孤岛现象。用户无需费力掌握应用中的大量菜单、目前最新、您可以大幅提高机器人回答的准确性、用户可以要求ChatGPT提供更多细节，要确保机密的公司内容不会输入到公共模型中，这种方法可以节省宝贵时间，如“幻觉”等问题。会议摘要、高价值的工作，如果您提出的问题需要高度监管的行业（如医学、因此也很适合改写和总结。LLM还可以在软件产品中提供对话界面，例如，


简化用户体验。并可能列出具体元素，


探索和学习。请务必通过可靠的来源验证模型的答案，私有化部署通过公司的专有文档可进行微调。您公司的开发人员可能已经在使用ChatGPT或其他人工智能代码编写助手来调试软件、使用生成式人工智能技术进行头脑风暴、因为您自会评估和修改输出的内容。用户有必要对生成式人工智能的输出进行验证，本文将讨论企业如何使用大型语言模型(LLM)的现有功能，但现实中人们却认为它们更安全。

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