> Ứng dụng dựa trên văn bản
- Tạo văn bản
Các nhà nghiên cứu đã kêu gọi GAN đưa ra các giải pháp thay thế cho những thiếu sót của thuật toán ML hiện đại. GAN hiện đang được đào tạo để trở nên hữu ích trong việc tạo văn bản , mặc dù ban đầu chúng được sử dụng cho mục đích trực quan. Tạo các cuộc đối thoại, tiêu đề hoặc quảng cáo thông qua AI tổng hợp thường được sử dụng trong các ngành tiếp thị, trò chơi và truyền thông. Những công cụ này có thể được sử dụng trong các hộp trò chuyện trực tiếp để trò chuyện theo thời gian thực với khách hàng hoặc để tạo mô tả sản phẩm, bài viết và nội dung trên mạng xã hội.
Khám phá thêm các ví dụ và ứng dụng về mô hình ngôn ngữ lớn như tạo văn bản.
- Tạo nội dung được cá nhân hóa
Nó có thể được sử dụng để tạo nội dung được cá nhân hóa cho các cá nhân dựa trên sở thích, sở thích hoặc kỷ niệm cá nhân của họ. Nội dung này có thể ở dạng văn bản, hình ảnh, âm nhạc hoặc phương tiện khác và có thể được sử dụng cho:
- Bài đăng trên mạng xã hội
- bài viết trên blog
- Khuyến nghị sản phẩm
Việc tạo nội dung cá nhân bằng AI tổng quát có tiềm năng cung cấp nội dung có tính tùy chỉnh cao và phù hợp.
- Phân tích cảm xúc/phân loại văn bản
Phân tích tình cảm , còn được gọi là khai thác ý kiến, sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và khai thác văn bản để giải mã bối cảnh cảm xúc của tài liệu bằng văn bản.
AI sáng tạo có thể được sử dụng trong phân tích cảm xúc bằng cách tạo dữ liệu văn bản tổng hợp được gắn nhãn với nhiều cảm xúc khác nhau (ví dụ: tích cực, tiêu cực, trung tính). Dữ liệu tổng hợp này sau đó có thể được sử dụng để đào tạo các mô hình deep learning nhằm thực hiện phân tích cảm xúc trên dữ liệu văn bản trong thế giới thực.
Nó cũng có thể được sử dụng để tạo văn bản được thiết kế đặc biệt để mang lại một cảm xúc nhất định. Ví dụ: một hệ thống AI tổng hợp có thể được sử dụng để tạo ra các bài đăng trên mạng xã hội có chủ ý tích cực hoặc tiêu cực nhằm tác động đến dư luận hoặc định hình cảm xúc của một cuộc trò chuyện cụ thể.
Những điều này có thể hữu ích trong việc giảm thiểu vấn đề mất cân bằng dữ liệu để phân tích cảm tính về ý kiến của người dùng (như trong hình bên dưới) trong nhiều bối cảnh như giáo dục, dịch vụ khách hàng, v.v.
Nguồn: “Tác động của việc tạo văn bản tổng hợp đối với phân tích tình cảm bằng mô hình dựa trên GAN”
> Ứng dụng dựa trên mã
- Tạo mã
Một ứng dụng khác của Generative AI là trong phát triển phần mềm nhờ khả năng tạo mã mà không cần mã hóa thủ công. Việc phát triển mã có thể thực hiện được nhờ chất lượng này không chỉ đối với các chuyên gia mà còn đối với những người không chuyên về kỹ thuật.
Tạo biểu mẫu HTML và mã gửi JavaScript bằng ChatGPT của OpenAI
- Hoàn thiện mã
Một trong những cách sử dụng đơn giản nhất của Generative AI để viết mã là đề xuất việc hoàn thành mã theo kiểu của nhà phát triển. Điều này có thể tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót, đặc biệt đối với các công việc lặp đi lặp lại hoặc tẻ nhạt.
- Đánh giá mã
AI sáng tạo cũng có thể được sử dụng để thực hiện kiểm tra chất lượng của mã hiện có và tối ưu hóa nó bằng cách đề xuất cải tiến hoặc bằng cách tạo ra các triển khai thay thế hiệu quả hơn hoặc dễ đọc hơn.
- Sửa lỗi
Nó có thể giúp xác định và sửa lỗi trong mã được tạo bằng cách phân tích các mẫu mã, xác định các sự cố tiềm ẩn và đề xuất cách khắc phục.
- Tái cấu trúc mã
AI sáng tạo có thể được sử dụng để tự động hóa quá trình tái cấu trúc mã, giúp bảo trì và cập nhật theo thời gian dễ dàng hơn.
- Kiểm tra kiểu mã
AI sáng tạo có thể phân tích mã để tuân thủ các nguyên tắc về phong cách mã hóa, đảm bảo tính nhất quán và dễ đọc trên cơ sở mã.
Hiểu rõ hơn về việc sử dụng AI tổng hợp trong việc tự động hóa quá trình phát triển phần mềm.
TỰ ĐỘNG KIỂM TRA
- Tạo ca kiểm thử
Các công cụ tổng hợp như ChatGPT có thể giúp tạo các trường hợp thử nghiệm dựa trên yêu cầu của người dùng hoặc câu chuyện của người dùng, cung cấp mô tả rõ ràng về chức năng của ứng dụng và đưa ra nhiều kịch bản và trường hợp thử nghiệm để bao quát các khía cạnh khác nhau của ứng dụng.
- Tạo mã kiểm tra
Các công cụ như ChatGPT có thể chuyển đổi các mô tả ngôn ngữ tự nhiên thành các tập lệnh tự động kiểm tra. Việc hiểu các yêu cầu được mô tả bằng ngôn ngữ đơn giản có thể chuyển chúng thành các lệnh hoặc đoạn mã cụ thể bằng ngôn ngữ lập trình hoặc khung tự động hóa thử nghiệm mong muốn.
NLP để kiểm tra tập lệnh qua ChatGPT-4
- Bảo trì tập lệnh kiểm thử
Là một mô hình ngôn ngữ AI, ChatGPT có thể hỗ trợ duy trì các tập lệnh kiểm thử bằng cách xác định mã lỗi thời hoặc dư thừa, đề xuất cải tiến và thậm chí tự động cập nhật tập lệnh khi có yêu cầu mới hoặc thay đổi trong ứng dụng.
- Tài liệu kiểm tra
Các mô hình AI tổng quát có thể tạo ra dữ liệu thử nghiệm thực tế dựa trên các tham số đầu vào, chẳng hạn như tạo địa chỉ email, tên, vị trí hợp lệ và dữ liệu thử nghiệm khác phù hợp với các mẫu hoặc yêu cầu cụ thể.
- Phân tích kết quả kiểm tra
ChatGPT và các công cụ tương tự khác có thể phân tích kết quả kiểm tra và cung cấp bản tóm tắt, bao gồm số lượng bài kiểm tra đạt/không đạt, phạm vi kiểm tra và các vấn đề tiềm ẩn.
> Ứng dụng khác
- AI đàm thoại
Một trường hợp sử dụng khác của AI tổng hợp liên quan đến việc tạo ra phản hồi cho dữ liệu đầu vào của người dùng dưới dạng ngôn ngữ tự nhiên. Loại này thường được sử dụng trong chatbot và trợ lý ảo , được thiết kế để cung cấp thông tin, trả lời câu hỏi hoặc thực hiện các tác vụ cho người dùng thông qua giao diện đàm thoại như cửa sổ trò chuyện hoặc trợ lý giọng nói .
ChatGPT là một ví dụ phổ biến cho AI đàm thoại. Nó cung cấp một cuộc trò chuyện mang tính thông tin và tích hợp cao cho người dùng, giống như các cuộc thảo luận triết học. Ví dụ: bạn có thể kiểm tra cuộc trò chuyện với ChatGPT bên dưới.
Cuộc trò chuyện với ChatGPT
Hiểu sự khác biệt giữa AI đàm thoại và AI tạo sinh. Tìm hiểu các sắc thái trong bài viết này về AI đàm thoại và AI tổng hợp.
- Tổng hợp dữ liệu
Các hệ thống AI tạo ra có thể tạo ra dữ liệu tổng hợp có đặc tính thống kê tương tự như dữ liệu trong thế giới thực, nhưng không nhất thiết phải dựa trên bất kỳ điểm dữ liệu trong thế giới thực cụ thể nào. Dữ liệu tổng hợp có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau:
- dữ liệu đào tạo cho các mô hình học máy
- duy trì quyền riêng tư dữ liệu bằng cách tạo dữ liệu mới từ dữ liệu đầu vào của khách hàng
- cung cấp khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên của các thuật toán AI tổng hợp để đạt được giọng nói giống con người
- Trực quan hóa dữ liệu
Một số mô hình tổng quát như ChatGPT có thể thực hiện trực quan hóa dữ liệu, điều này rất hữu ích cho nhiều lĩnh vực. Nó có thể được sử dụng để tải tập dữ liệu, thực hiện các phép biến đổi và phân tích dữ liệu bằng các thư viện Python như pandas, numpy và matplotlib. Bạn có thể yêu cầu Trình thông dịch mã ChatGPT thực hiện một số tác vụ phân tích nhất định và nó sẽ viết và thực thi mã Python thích hợp. Ngoài ra, bạn có thể yêu cầu mô hình trực quan hóa dữ liệu của mình ở định dạng ưa thích.
Phân tích dữ liệu bằng trình thông dịch mã ChatGPT
Tìm hiểu Trình thông dịch mã ChatGPT là gì và các trường hợp sử dụng của nó từ bài viết của chúng tôi.
- Chuyển đổi tập tin
Trình thông dịch mã ChatGPT có thể chuyển đổi tệp giữa các định dạng khác nhau, miễn là có sẵn các thư viện cần thiết và thao tác có thể được thực hiện bằng mã Python.
- Giải các bài toán
Nói chung, các mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng hiểu các câu hỏi toán học và giải quyết chúng. Điều này bao gồm các vấn đề cơ bản nhưng cũng có những vấn đề phức tạp, tùy thuộc vào kiểu máy. Dưới đây là một ví dụ về khả năng của ChatGPT trong việc này.
Nguồn: OpenAI
Nguồn: Aimultiple
Hãy liên hệ ngay với chúng tôi để được đào tạo và tư vấn thực hành ứng dụng AI hiệu quả cho doanh nghiệp. https://nangsuatxanhgroup.com/dao-tao/
LIÊN HỆ:
Ms. Mai Trang – Phòng Đào tạo
HP/Zalo: 0976022804
Địa chỉ: 91 Nguyễn Trọng Lội, Phường 4, Quận Tân Bình, TP. HCM
Tel: (028) 39 484 494
Email: info@nangsuatxanh.vn
Website: www.nangsuatxanhgroup.com – www.nangsuatxanh.vn
