Découvrez ThoughtSpot Sage: Analyse alimentée par l'IA avec GPT-3

📚 Table des matières

1. Introduction
2. Qu'est-ce qu'un modèle de langage ?
3. Les grands modèles de langage
4. Les propriétés émergentes des grands modèles de langage
5. Impact sur l'industrie de l'analyse
   • 5.1 Accessibilité des utilisateurs finaux
   • 5.2 Assistance à la visualisation des données
   • 5.3 Accélération de la modélisation des données
   • 5.4 Expérience de codéveloppement AI
6. Les défis avec les grands modèles de langage
7. Comment ThoughtSpot utilise GPT et les grands modèles de langage
   • 7.1 Recherche avec langage naturel et réponses générées par l'IA
   • 7.2 Assistance à la recherche AI
   • 7.3 Modélisation des données assistée par l'IA
   • 7.4 Expérience de co-pilote conversationnelle
8. Conclusion
9. FAQ

🖋️ Article

Introduction

Bienvenue dans cet article sur l'impact des grands modèles de langage sur l'industrie de l'analyse. Aujourd'hui, nous allons explorer ce qu'est réellement un modèle de langage et découvrir comment les grands modèles de langage comme GPT (Generative Pre-trained Transformer) peuvent transformer la façon dont nous analysons les données. Préparez-vous à plonger dans le monde de l'IA et à découvrir comment ThoughtSpot utilise ces modèles pour rendre l'analyse des données plus accessible à tous.

Qu'est-ce qu'un modèle de langage ?

Avant d'explorer les grands modèles de langage, il est important de comprendre ce qu'est réellement un modèle de langage. En termes simples, un modèle de langage est un système d'IA qui est capable de prédire le mot suivant dans une phrase donnée. Il utilise des techniques d'apprentissage automatique pour analyser les motifs de langage dans un ensemble de données et prédire la probabilité d'apparition d'un mot spécifique dans un contexte donné. Par exemple, si vous tapez une requête dans un moteur de recherche et qu'il vous suggère les mots suivants, il utilise un modèle de langage pour prédire ces mots.

Les modèles de langage ont été utilisés pendant des décennies, mais ce sont les grands modèles de langage comme GPT qui ont récemment attiré l'attention de l'industrie de l'analyse.

Les grands modèles de langage

Les grands modèles de langage, comme GPT, sont des modèles de langage améliorés qui utilisent des réseaux neuronaux massifs avec des centaines de milliards de paramètres. Ils sont capables de prédire le mot suivant avec une grande précision, mais ce qui les distingue vraiment, ce sont leurs propriétés émergentes. Les chercheurs ont découvert que lorsque ces modèles deviennent suffisamment grands, ils commencent à montrer des propriétés de raisonnement et d'autres capacités qui n'ont pas été conçues explicitement.

L'une des propriétés les plus intéressantes des grands modèles de langage est ce qu'on appelle l'apprentissage zéro-shot. Tout comme un modèle de langage classique ne peut prédire que les mots pour lesquels il a été entraîné, les grands modèles de langage peuvent effectuer des tâches pour lesquelles ils n'ont pas été spécifiquement entraînés, en utilisant simplement quelques exemples pour comprendre le contexte. Par exemple, ils peuvent prédire si une phrase a un sentiment positif ou négatif, même s'ils n'ont pas été spécifiquement entraînés pour cette tâche.

Une autre propriété intéressante est la capacité de raisonnement en chaîne. Les grands modèles de langage peuvent être en mesure d'effectuer des tâches complexes en suivant des étapes de raisonnement détaillées, même s'ils ne sont pas explicitement formés pour cela. Par exemple, ils peuvent répondre à des questions mathématiques en suivant un raisonnement étape par étape.

Impact sur l'industrie de l'analyse

Maintenant que nous avons un aperçu des grands modèles de langage, explorons comment ils peuvent transformer l'industrie de l'analyse. ThoughtSpot, une entreprise leader dans le domaine de l'analyse des données, utilise les grands modèles de langage pour rendre l'analyse des données plus accessible à tous.

5.1 Accessibilité des utilisateurs finaux

Le principal avantage des grands modèles de langage est leur capacité à permettre aux utilisateurs finaux de poser des questions en langage naturel et d'obtenir des réponses précises. Grâce à des fonctionnalités comme la recherche avec langage naturel et les réponses générées par l'IA, les utilisateurs peuvent interroger les données simplement en posant des questions dans leur langue maternelle. Cette fonctionnalité élimine le besoin de connaissances techniques avancées et rend l'analyse des données accessible à tous.

5.2 Assistance à la visualisation des données

En plus de faciliter la recherche des données, les grands modèles de langage peuvent également aider à l'interprétation des visualisations des données. ThoughtSpot utilise ces modèles pour générer des descriptions et des insights sur les visualisations, aidant ainsi les utilisateurs à comprendre les graphiques complexes et à prendre des décisions éclairées.

5.3 Accélération de la modélisation des données

La modélisation des données est une tâche complexe qui prend souvent beaucoup de temps. Cependant, en utilisant des flux de travail assistés par l'IA, ThoughtSpot utilise les connaissances des grands modèles de langage pour accélérer ce processus. Les administrateurs et les analystes peuvent exploiter ces modèles pour modéliser les données plus rapidement, en tirant parti des connaissances existantes et en automatisant certaines parties du processus.

5.4 Expérience de codéveloppement AI

Enfin, ThoughtSpot est en train de développer une expérience de co-pilote conversationnelle qui permettra aux utilisateurs d'interagir avec les visualisations des données à l'Aide de la conversation. Grâce à l'intégration de chatbots et d'assistants AI, les utilisateurs pourront poser des questions, modifier les visualisations et effectuer des analyses supplémentaires en utilisant simplement leur langue naturelle. Cette expérience de codéveloppement AI permettra aux utilisateurs de réaliser des analyses plus avancées avec l'aide d'un assistant virtuel.

Les défis avec les grands modèles de langage

Bien que les grands modèles de langage offrent de nombreuses possibilités, ils ne sont pas parfaits. Il existe encore des défis à relever pour rendre ces modèles fiables et adaptés à une utilisation professionnelle.

L'un des problèmes courants est ce qu'on appelle l'hallucination, où le modèle génère une réponse même s'il ne sait pas comment y répondre de manière précise. Cela peut conduire à des réponses incorrectes ou à des interprétations erronées de la requête de l'utilisateur. De plus, les grands modèles de langage sont généralement entraînés sur des données publiques et ne tiennent pas compte des spécificités d'une organisation ou des besoins des utilisateurs. Cela signifie qu'ils manquent souvent de connaissances contextuelles et produisent des réponses génériques qui peuvent ne pas être adaptées à un environnement spécifique.

Comment ThoughtSpot utilise GPT et les grands modèles de langage

ThoughtSpot a mis en place des stratégies pour surmonter les défis des grands modèles de langage et les utiliser de manière fiable dans le domaine de l'analyse des données.

7.1 Recherche avec langage naturel et réponses générées par l'IA

Avec Sage, la plate-forme d'analyse de ThoughtSpot, les utilisateurs peuvent poser des questions en langage naturel et obtenir des réponses générées par l'IA. Grâce à un prétraitement intelligent des requêtes et à l'utilisation de données contextuelles, ThoughtSpot a amélioré la précision des réponses générées par les grands modèles de langage. De plus, les utilisateurs ont la possibilité de fournir des commentaires sur les réponses pour améliorer leur précision et personnaliser l'expérience.

7.2 Assistance à la recherche AI

ThoughtSpot utilise également les grands modèles de langage pour fournir une assistance à la recherche AI. Les utilisateurs bénéficient de suggestions de recherche basées sur leurs requêtes précédentes, ce qui facilite la découverte des données et Incite les utilisateurs à poser des questions pertinentes.

7.3 Modélisation des données assistée par l'IA

La modélisation des données peut être un processus long et complexe, mais ThoughtSpot utilise les grands modèles de langage pour accélérer cette étape. En utilisant l'IA pour assister à la modélisation des données, ThoughtSpot peut exploiter les connaissances des modèles de langage pour accélérer la création de modèles de données personnalisés, en utilisant les meilleures pratiques et les connaissances de l'entreprise.

7.4 Expérience de co-pilote conversationnelle

Enfin, ThoughtSpot développe une expérience de co-pilote conversationnelle qui permettra aux utilisateurs d'interagir avec les visualisations des données de manière conversationnelle. Grâce à cette expérience, les utilisateurs pourront poser des questions, effectuer des analyses ad hoc et obtenir des insights en utilisant simplement leur langage naturel. Cette fonctionnalité permettra aux utilisateurs de tirer pleinement parti des grands modèles de langage pour mener des analyses avancées.

Conclusion

Les grands modèles de langage comme GPT ont le potentiel de transformer l'industrie de l'analyse des données. Grâce à leur capacité à comprendre le langage naturel et à générer des réponses précises, ils rendent l'analyse des données plus accessible à tous. ThoughtSpot utilise ces modèles pour améliorer l'expérience des utilisateurs, en leur permettant de poser des questions en langage naturel, de découvrir des insights et d'effectuer des analyses avancées. Bien qu'il reste des défis à relever, la future intégration des grands modèles de langage dans les outils d'analyse promet de révolutionner la façon dont nous explorons et utilisons les données.

FAQ

Q: Qu'est-ce qu'un modèle de langage ?

R: Un modèle de langage est un système d'IA qui peut prédire le mot suivant dans une phrase donnée en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Q: Qu'est-ce qu'un grand modèle de langage ?

R: Un grand modèle de langue est un modèle de langage amélioré qui utilise des réseaux neuronaux massifs avec des centaines de milliards de paramètres pour prédire avec précision les mots suivants et présenter des propriétés émergentes intéressantes.

Q: Comment les grands modèles de langage sont-ils utilisés dans l'industrie de l'analyse des données ?

R: Les grands modèles de langage sont utilisés par des entreprises comme ThoughtSpot pour permettre aux utilisateurs finaux de poser des questions en langage naturel, obtenir des réponses précises et interagir avec les visualisations des données de manière conversationnelle.

Q: Quels sont les défis avec les grands modèles de langage ?

R: Certains défis avec les grands modèles de langage incluent l'hallucination (génération de réponses incorrectes), le manque de connaissances contextuelles spécifiques à une organisation et la nécessité de créer de nouvelles expériences utilisateur pour tirer pleinement parti de ces modèles.

Q: Comment ThoughtSpot utilise-t-il GPT et les grands modèles de langage ?

R: ThoughtSpot utilise GPT et les grands modèles de langage pour permettre aux utilisateurs de poser des questions en langage naturel, obtenir des réponses précises, recevoir des suggestions de recherche AI, accélérer la modélisation des données et développer une expérience de co-pilote conversationnelle pour une analyse avancée des données.