Echamos un vistazo a algunas de las nuevas y emocionantes funciones de IA que se lanzarán en la versión beta de Brandwatch en mayo y hablamos con el gerente de ciencia de datos, Peter Fairfax, sobre lo que significan los desarrollos en IA para el futuro de nuestra industria.
Brandwatch ha estado a la vanguardia de la aplicación de GPT y modelos de IA similares para resolver algunos de los desafíos más difíciles y desbloquear oportunidades ocultas en nuestra industria durante muchos años.
Fuimos los primeros en proporcionar búsqueda de datos en línea con IA con la tecnología de GPT (en 2020) y recientemente actualizamos nuestro análisis de temas con la misma tecnología.
Con el rápido avance de nuevos modelos como ChatGPT, hemos estado explorando nuevas posibilidades y estamos emocionados de comenzar a lanzar algunas funciones nuevas y de vanguardia.
¿Qué viene pronto?
Perspectivas de conversación impulsadas por IA
Escanear manualmente las menciones textuales lleva mucho tiempo, pero es algo que nuestros usuarios tienen que hacer mucho. GPT es excelente para resumir temas de un conjunto de datos de menciones sin procesar muy rápidamente. Al integrarlo con Brandwatch Consumer Research, los usuarios podrán obtener rápidamente resúmenes en lenguaje natural de los conjuntos de datos que están viendo para que puedan pasar más tiempo tomando medidas y menos tiempo revisando las menciones.
Asistente de escritura impulsado por IA
En todos nuestros productos de administración de redes sociales, estamos creando un conjunto de funciones asistidas por IA directamente en las herramientas donde los usuarios administran su contenido social y su participación. Esto incluirá revisión de ortografía/gramática, acortamiento/expansión de texto y sugerencias de copia basadas en las entradas del usuario.
Información de contenido impulsada por IA
Los usuarios de nuestros productos Benchmark and Measure pueden obtener valiosas perspectivas cuantitativas sobre el rendimiento de su propio contenido o el de sus competidores. Estamos creando una función de «resumen de IA» que genera instantáneamente un breve resumen textual de ese contenido. Esto ayudará a obtener mejores conocimientos sobre temas, temas y buenos y malos resultados más rápido.
Preguntas y respuestas: Peter Fairfax, gerente de ciencia de datos
Hablamos con el gerente de ciencia de datos de Brandwatch, Peter Fairfax, para comprender más sobre ChatGPT y los modelos de lenguaje extenso (LLM) que están detrás de estos nuevos desarrollos y lo que Brandwatch y nuestra industria pueden esperar en el futuro.
Hola Peter, ¡estos desarrollos que se construyen usando ChatGPT son definitivamente emocionantes! ¿Puede contarnos más sobre ChatGPT y cómo funciona?
“ChatGPT es un modelo de lenguaje y hay muchos otros por ahí. En términos simples, un modelo de lenguaje analiza la probabilidad de que se escriban palabras, en función de los textos existentes que se han mostrado en el modelo. Por ejemplo, imagina que tenemos la oración: a Will Smith le gusta comer [EN BLANCO].
Un modelo de lenguaje puede comparar la probabilidad de que [EN BLANCO] sean muchas palabras, como espagueti o gatos. Will Smith no es un psicópata comedor de gatos, y recientemente ha habido una fascinación en línea con videos toscos generados por IA de él comiendo espaguetis. Un modelo entrenado con esos datos probablemente pensará que los espaguetis tienen más probabilidades que los gatos.
El texto predictivo en su teléfono funciona con un modelo de lenguaje simple. Los modelos más grandes pueden ser más complicados, pero es importante recordar que los modelos de lenguaje funcionan con probabilidades de palabras”.
¿Por qué ChatGPT es tan importante si es solo otro modelo de idioma?
“Algunas razones. En primer lugar, es particularmente grande y sofisticado. A medida que los LLM se hacen más grandes y reciben más datos, tienden a ser capaces de resolver tareas más complejas. Por ejemplo, ChatGPT y GPT-4 pueden escribir código y responder preguntas complejas. Los modelos más grandes con más entrenamiento pueden realizar tareas más abstractas y complicadas y ayudarnos a desbloquear más funciones como las que lanzaremos pronto. Para mí, la capacidad de los LLM más recientes muestra que estamos en la cúspide de que la IA supere a los humanos en ciertas tareas basadas en el lenguaje, como el equivalente lingüístico de Deep Blue al vencer al mejor campeón de ajedrez humano en 1997.
Desafortunadamente para las máquinas, esto significa que a partir de ahora probablemente pasarán más tiempo respondiendo preguntas sobre paquetes perdidos que divirtiéndose jugando juegos de mesa, pero estoy bien con eso”.
Hay mucha publicidad, pero ¿cuáles son las limitaciones?
“ChatGPT es asombrosamente bueno en muchas cosas, pero incluso la mejor tecnología tiene debilidades. En el caso de ChatGPT, no tiene conocimientos actualizados y, a veces, tiene problemas con la aritmética.
Además de eso, Internet puede ser un lugar oscuro y extraño a veces, con personas que comparten todo tipo de puntos de vista. Este material puede terminar en los datos de capacitación de los LLM, por lo que a veces repiten las opiniones que encontramos desagradables o incorrectas”.
¿Cómo puede trabajar la tecnología de Brandwatch junto con LLM más sofisticados en el futuro?
“Como dije, estos modelos no son perfectos, pero complementan nuestra tecnología.
ChatGPT no tiene idea de lo que está sucediendo en este momento: su corte de datos de capacitación es septiembre de 2021. BCR admite hasta 50,000 documentos nuevos por segundo y enriquece cada uno con sentimiento, ubicación, entidades impulsadas por GPT y todos los demás metadatos dentro de unos pocos minutos.
ChatGPT puede tener problemas con la aritmética, dando con confianza respuestas plausibles pero incorrectas. Por el contrario, Brandwatch está diseñado para analizar datos a escala y crear información utilizando IA, estadísticas y agregaciones complejas. Nuestras nuevas funciones combinan lo mejor de ChatGPT y Brandwatch, por lo que tiene información cuantitativa confiable en vivo que es aún más fácil de entender para un usuario.
Un ejemplo son las perspectivas de conversación impulsadas por IA. Esto le permite hacer clic en cualquier punto de datos en nuestro tablero, como picos o segmentos dentro de sus datos, y ahora con el poder de ChatGPT de resumir grandes cantidades de texto, obtendrá una descripción general sucinta y en lenguaje natural de lo que está causando la tendencia.
De manera más general, espero que veamos un movimiento hacia una funcionalidad más similar a la de un chatbot para usuarios no expertos, lo que permitirá a las personas interactuar con todos nuestros datos sin necesidad de conocer todos los trucos para obtener información del ruido. Detrás de escena, esto requerirá explicar más información en forma de texto, y realmente espero que un efecto secundario de esto sea mejorar la accesibilidad para las personas ciegas y con baja visión”.
¿Cómo afectarán los LLM al futuro de nuestra industria?
“Realmente es imposible anticiparlo, pero lo primero que se me ocurriría sería: más modos de interacción, combinando a la perfección la IA numérica con los modelos de lenguaje y promoviendo la creatividad humana.
Deberíamos poder hacer que la escucha social esté disponible para más personas y desarrollar tecnologías como la búsqueda impulsada por IA. Es genial que ya no necesite ser un experto en booleanos para escribir consultas, pero los nuevos LLM también harán que sintetizar información y contar historias sea más rápido y fácil.
Siempre habrá un papel clave para las estadísticas y el mundo de la IA más allá de los modelos lingüísticos. Estos seguirán siendo la columna vertebral que impulsa el análisis y el monitoreo en tiempo real, así como las predicciones a largo plazo, y se combinarán más estrechamente con los modelos de lenguaje.
ChatGPT y otros LLM son capaces de producir contenido que suene humano extremadamente bien y seguirán mejorando. Las empresas con el futuro más brillante a largo plazo son aquellas que escuchan atentamente a sus usuarios y piensan de manera creativa sobre los problemas centrales que la IA puede resolver, además de qué partes del trabajo los usuarios quieren dedicar menos tiempo.
Habrá riesgos en el camino, y no deberíamos quedar tan atrapados en la exageración que olvidemos nuestros estándares éticos y científicos. Como científicos de datos, tenemos obligaciones éticas de precisión y solidez. Pero también habrá una gran casualidad, y estoy realmente emocionado de ver qué cosas geniales podemos construir ahora y a quién podemos ayudar en el camino”.
Fuente original: www.brandwatch.com
