À présent, vous devez être conscient que le marché de l’IA est en constante augmentation et annonce les gros titres de l’actualité mondiale.
Les chatbots IA ont été les moteurs de l’amélioration du spectre commercial mondial. C’est attendu pour atteindre 267 milliards de dollars d’ici 2027.
Ce n’est pas tout – l’IA est attendu être un contributeur majeur à l’économie mondiale, avec des estimations indiquant qu’il pourrait ajouter jusqu’à 15,7 billions de dollars d’ici 2030.
Environ 37 % des entreprises et organisations sont déjà en utilisant dans une certaine mesure. Même les meilleurs chiens sautent à bord, avec neuf entreprises leaders sur dix investissant dans les technologies d’IA.
Course de chatbot IA
ChatGPT fonctionne en deux phases principales, similaires au fonctionnement de la recherche Google. Alors que Google a une phase d’exploration et de collecte de données avant de répondre aux requêtes des utilisateurs, ChatGPT a une phase de pré-formation pour la collecte de données, suivie d’une phase d’inférence pour les interactions des utilisateurs et/ou des développeurs Web3. L’évolutivité de la phase de pré-formation est la façon dont ChatGPT redéfinit le paysage du développement Web3.
Désormais disponible sur Google BARD, il s’agit d’un pas en avant significatif pour rendre l’information universellement accessible et utile. Cet outil de pointe exploite le modèle de langage avancé de Google pour les applications de dialogue (LaMDA).
LaMDA est basé sur l’architecture innovante de réseau neuronal Transformer de Google. En exploitant la puissance de LaMDA, BARD permet aux utilisateurs de créer des agents sophistiqués et conversationnels capables de comprendre et de répondre au langage humain et des développeurs de manière plus naturelle et nuancée.
En parlant d’Ernie, il s’agit d’un nouveau modèle d’IA développé par le géant chinois de la technologie Baidu. Il intègre des sources de données externes comme différents sites Web pour améliorer sa compréhension de la langue.
L’architecture de réseau neuronal profond d’Ernie, combinée à un graphe de connaissances contenant une grande quantité de données structurées, lui permet de faire des inférences sur le langage. Cela a des implications importantes pour l’espace Web3, où le traitement du langage naturel (NLP) devient de plus en plus important pour les applications décentralisées et les contrats intelligents.
Une chose importante à noter est qu’Ernie AI est formé sur les données chinoises, il se peut donc qu’il ne fonctionne pas aussi bien dans d’autres langues. Si vous travaillez sur des tâches de traitement du langage naturel non chinois, vous souhaiterez peut-être utiliser un autre modèle de langage pré-entraîné.
Chacun de ces trois chatbots sont des modèles de langage pré-formés qui peuvent être utilisés pour créer des chatbots IA avec des capacités de traitement du langage naturel. Ces modèles utilisent des algorithmes d’apprentissage en profondeur pour analyser et traiter de grandes quantités de données en langage naturel.
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Alors que chacun de ces modèles a ses forces et ses faiblesses, Ernie est un peu en retard sur les deux autres dans la course aux chatbots IA pour le moment. Il est principalement apte à traiter les données en chinois, tandis que ChatGPT et Google BARD sont fondamentalement formés pour générer des réponses cohérentes et naturelles dans des langues familières comme l’anglais.
Comment les chatbots IA redéfinissent le paysage Web3 ?
Dans le domaine du développement Web3, ces modèles de langage sont particulièrement utiles pour développer des dApps avec des interfaces en langage naturel. De plus, les techniques NLP peuvent être utilisées pour extraire des informations à partir de données non structurées sur la blockchain, telles que les données transactionnelles et le code de contrat intelligent.
L’un des meilleurs cas réels où un chatbot IA redéfinit le paysage Web3 est Alexa. Il est capable d’engager des conversations avec les utilisateurs sur un large éventail de sujets, et il représente un excellent exemple de chatbots Web3 et IA.
Ces chatbots sont programmés pour simuler une conversation humaine, et Amazon travaille actuellement à améliorer l’intelligence et les aspects comportementaux du chatbot Alexa pour les rendre plus humains.
Un autre exemple notable de chatbot IA dans Web3 est le constructeur de chatbot Hubspot (pour les services de support client). Lorsque les gens utilisent votre widget de chat en direct pour poser des questions sur votre produit ou contacter le support client, ils veulent avoir l’impression de parler à un vrai humain.
Avec le créateur de chatbot de HubSpot, tout ce que vous avez à faire est de créer des messages de bienvenue personnalisés qui correspondent à votre marque et de configurer des branches qui peuvent diriger les questions de vente ou les demandes de service vers l’équipe appropriée.
De plus, le widget de chat Hubspot peut se connecter de manière transparente à votre système de gestion de la relation client (CRM), afin que vous puissiez personnaliser vos flux de chat en fonction des informations de votre contact et maintenir vos données CRM à jour à chaque conversation.
Conclusion
Dans l’espace futuriste du développement Web3, ChatGPT et Google BARD ont été assez robustes. Ernie est encore à la périphérie de l’exploration du développement Web3.
Un domaine d’amélioration est la capacité d’Ernie à comprendre le langage unique et les terminologies de codage pour dApp et d’autres développements de logiciels Web3. Un autre aspect de l’amélioration est la capacité d’Ernie à gérer les interactions multilingues car il est formé de manière significative à la langue chinoise.
Pour les entreprises de développement Web3, il est important de maîtriser le traitement du langage naturel et le développement de chatbot IA. La recherche et le développement en cours peuvent alimenter les attributs des chatbots IA avec différents modèles de formation de base de données Web3.
Cela peut rendre les chatbots utiles pour le développement Web3 (comme avec le texte en SQL dans le codage dApp) et favoriser une adoption et un engagement accrus dans l’espace Web3.
Vinita Rathi est la fondatrice et directrice générale de Systangospécialisée en Web3, IA générative, Data et Blockchain.
Cet article a été publié par Cointelegraph Innovation Circle, une organisation approuvée de cadres supérieurs et d’experts de l’industrie de la technologie blockchain qui construisent l’avenir grâce au pouvoir des connexions, de la collaboration et du leadership éclairé. Les opinions exprimées ne reflètent pas nécessairement celles de Cointelegraph.
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