«`html
Использование искусственного интеллекта для улучшения процессов продаж и маркетинга
Анализ данных стал более доступным благодаря развитию больших языковых моделей (LLM). Эти модели снизили барьер для лиц с ограниченными навыками программирования, позволяя им заниматься сложным анализом данных через разговорные интерфейсы. LLM открыли новые возможности для извлечения значимых инсайтов из данных, упрощая процесс генерации кода для различных аналитических задач. Однако быстрое принятие инструментов на основе LLM также вносит вызовы, особенно в обеспечении надежности и точности анализа, что критично для принятия обоснованных решений.
Основные вызовы и решения
Основной вызов в использовании LLM для анализа данных заключается в потенциале ошибок и неправильных интерпретаций в сгенерированном коде. Эти модели, хотя и мощные, могут порождать тонкие ошибки, такие как неправильная обработка данных или логические несоответствия, которые могут быть незамеченными пользователями. Часто возникает разрыв между намерением пользователя и выполнением модели, что приводит к результатам, не соответствующим первоначальным целям. Эта проблема усугубляется тем, что пользователям, особенно тем, у кого ограничены навыки программирования, сложно проверять и исправлять эти ошибки.
Существующие методы анализа данных с использованием LLM обычно включают генерацию исходного кода, который затем предоставляется пользователю для выполнения. Инструменты, такие как ChatGPT Plus, Gemini Advanced и CodeActAgent, следуют этому подходу, позволяя пользователям вводить свои требования естественным языком и получать ответ на основе кода. Однако эти инструменты часто сосредотачиваются на предоставлении кода без достаточной поддержки для понимания логики или операций с данными. Это оставляет пользователей, особенно тех, у кого ограничены навыки программирования, самостоятельно разбираться в сложностях проверки кода и исправления ошибок, увеличивая риск незамеченных проблем в конечном анализе.
Исследователи из Университета науки и технологий Хонконга, Университета Калифорнии в Сан-Диего и Университета Миннесоты представили новый инструмент под названием WaitGPT. Этот инструмент изменяет способ представления и взаимодействия сгенерированного LLM-кода во время анализа данных. Вместо простого отображения исходного кода WaitGPT преобразует его в визуальное представление, которое развивается в реальном времени. Этот подход дает пользователям более ясное понимание каждого этапа процесса анализа данных. Он позволяет более активно взаимодействовать, позволяя пользователям проверять и корректировать анализ по мере его выполнения. Исследователи подчеркнули, что этот инструмент направлен на изменение роли пользователя от пассивного наблюдателя к активному участнику задачи анализа данных.
Преимущества WaitGPT
WaitGPT разбивает код анализа данных на отдельные операции с данными, визуально представленные в виде узлов в динамической диаграмме потока. Каждый узел соответствует определенной операции с данными, такой как фильтрация, сортировка или объединение данных, и связан с другими узлами в соответствии с порядком выполнения. Инструмент выполняет код построчно, обновляя визуальную диаграмму, чтобы отразить текущее состояние данных и выполняемые операции. Этот метод позволяет пользователям проверять и изменять определенные части анализа в реальном времени, а не ждать выполнения всего кода перед внесением корректировок. Инструмент также предоставляет визуальные подсказки, такие как изменения количества строк или столбцов в наборе данных, чтобы помочь пользователям быстро выявлять потенциальные проблемы.
Эффективность WaitGPT была оценена через комплексное исследование пользователей с участием 12 участников. Исследование показало, что инструмент значительно улучшил способность пользователей обнаруживать ошибки в анализе. Например, 83% участников успешно выявили и исправили проблемы в процессе анализа данных с использованием WaitGPT, по сравнению с 50% при использовании традиционных методов. Время, требуемое для обнаружения ошибок, сократилось до 50%, что демонстрирует эффективность инструмента в повышении уверенности и точности пользователей. Визуальное представление, предоставленное WaitGPT, также упростило понимание общего процесса анализа данных, что привело к более упрощенному и удобному опыту.
В заключение, внедрение WaitGPT предлагает визуальное представление кода и его операций в реальном времени; WaitGPT решает критическую проблему обеспечения надежности и точности в анализе данных. Этот инструмент улучшает способность пользователя отслеживать и управлять процессом анализа и дает им возможность делать обоснованные корректировки. Результаты исследования, включая значительное улучшение обнаружения ошибок и сокращение времени, затраченного на проверку, подчеркивают потенциал инструмента для трансформации анализа данных с использованием LLM.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit.
Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь.
Arcee AI выпустила DistillKit: Open Source, простой в использовании инструмент для трансформации моделей для создания эффективных, высокопроизводительных малых языковых моделей.
Статья WaitGPT: Enhancing Data Analysis Accuracy by 83% with Real-Time Visual Code Monitoring and Error Detection in LLM-Powered Tools была опубликована на MarkTechPost.