Co to są duże modele językowe (ang. Large Language Models - LLM)

Duże modele językowe (ang. Large Language Models — LLM), takie jak te oferowane w systemie ChatGPT firmy OpenAI, to modele głębokich sieci neuronowych, które opracowano w ciągu ostatnich kilku lat. 

LLM to sieć neuronowa zaprojektowana do rozumienia ludzkiego języka, zdolna do generowania tekstu i reagowania na tekst w sposób podobny do tego, w jaki robią to ludzie. Fot. Pixabay.

Modele LLM zapoczątkowały nową erę przetwarzania języka naturalnego (ang. Natural Language Processing — NLP). Zanim pojawiły się modele LLM, tradycyjne metody AI doskonale sprawdzały się w zadaniach kategoryzacji, takich jak klasyfikacja spamu e-mail, czy też proste zadania rozpoznawania wzorców, które można było opisać za pomocą ręcznie tworzonych reguł lub z użyciem prostszych modeli. 

Zazwyczaj jednak, zwłaszcza w zadaniach językowych, które wymagały złożonych umiejętności rozumienia i tworzenia, takich jak parsowanie szczegółowych instrukcji, przeprowadzanie analizy kontekstowej czy tworzenie spójnego i odpowiedniego do kontekstu dokumentu, wyniki uzyskiwane za pomocą tradycyjnych metod były gorsze. Na przykład poprzednie generacje modeli językowych nie były w stanie wykonać tak trywialnego dla współczesnych modeli LLM zadania jak napisanie wiadomości e-mail na podstawie listy słów kluczowych. 

Modele LLM mają niezwykłe możliwości rozumienia, generowania i interpretowania ludzkiego języka. Warto jednak wyjaśnić, że kiedy mówimy, że modele językowe „rozumieją”, mamy na myśli ich zdolność przetwarzania i generowania tekstu w sposób, jaki wydaje się spójny i odpowiedni do kontekstu, a nie to, że mają ludzką świadomość lub wiedzę. 

Dzięki postępom w uczeniu głębokim, które jest podzbiorem uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji (AI) skoncentrowanym na sieciach neuronowych, modele LLM szkoli się na ogromnych ilościach danych tekstowych. To wielkoskalowe szkolenie pozwala modelom LLM na uchwycenie głębszych informacji kontekstowych i więcej subtelności ludzkiego języka w porównaniu z poprzednimi podejściami. W rezultacie wprowadzenie modeli LLM znacznie poprawiło wydajność w szerokim zakresie zadań NLP: w tłumaczeniach tekstu, analizie tonu, odpowiadaniu na pytania i wielu innych. 

Inną ważną różnicą między współczesnymi modelami LLM a wcześniejszymi modelami NLP jest to, że wcześniejsze modele NLP zwykle projektowano do konkretnych zadań, takich jak kategoryzacja tekstu, tłumaczenie języka itp. Podczas gdy wspomniane wcześniejsze modele NLP wyróżniały się w wąskich zastosowaniach, modele LLM wykazują większą biegłość w szerokim zakresie zadań NLP. 

Sukces modeli LLM można przypisać architekturze transformerów, która leży u podstaw wielu modeli LLM, oraz ogromnej ilości danych, na których LLM są szkolone. Ta wielka ilość danych pozwala im uchwycić szeroką gamę niuansów językowych, kontekstów i wzorców, których ręczne zakodowanie byłoby wyzwaniem. Zwrot w kierunku modeli opartych na architekturze transformerów i wykorzystania
do szkolenia modeli LLM dużych zbiorów danych zasadniczo zmienił dziedzinę NLP — zapewnił bardziej wydajne narzędzia do rozumienia ludzkiego języka i wykonywania związanych z tym zadań. 

1. Czym jest model LLM? 

LLM to sieć neuronowa zaprojektowana do rozumienia ludzkiego języka, zdolna do generowania tekstu i reagowania na tekst w sposób podobny do tego, w jaki robią to ludzie. Modele LLM są głębokimi sieciami neuronowymi przeszkolonymi na ogromnych ilościach danych tekstowych, czasami obejmujących duże fragmenty całego tekstu publicznie dostępnego w internecie. 

Słowo „duży” w nazwie „duży model językowy” odnosi się zarówno do rozmiaru modelu wyrażonego liczbą parametrów, jak i do ogromnego zbioru danych, na którym go przeszkolono. Takie modele często mają dziesiątki, a nawet setki miliardów parametrów. Są to dostrajalne wagi w sieci, optymalizowane podczas szkolenia w celu prognozowania następnego słowa w sekwencji. Prognozowanie następnego słowa ma sens, ponieważ wykorzystuje sekwencyjną naturę języka w kontekście szkolenia modeli w zakresie rozumienia kontekstu, struktury i relacji w tekście. Jest to jednak bardzo proste zadanie, dlatego wielu badaczy jest zaskoczonych tym, że w ten sposób można stworzyć tak sprawne modele. 

Modele LLM wykorzystują architekturę określaną jako transformer, dzięki której podczas tworzenia prognoz mogą selektywnie zwracać uwagę na różne części danych wejściowych. Dzięki temu stają się szczególnie biegłe w radzeniu sobie z niuansami i złożonością ludzkiego języka. Ponieważ modele LLM są zdolne do generowania tekstu, określa się je również jako formę generatywnej sztucznej inteligencji, nazywanej często w skrócie GenAI. 

Sztuczna inteligencja obejmuje szerszą dziedzinę maszyn zdolnych do tworzenia, które umieją wykonywać zadania wymagające inteligencji podobnej do ludzkiej, w tym rozumienia języka, rozpoznawania wzorców i podejmowania decyzji. Sztuczna inteligencja obejmuje takie poddziedziny jak uczenie maszynowe i uczenie głębokie. 

Modele LLM reprezentują konkretne zastosowanie technik uczenia głębokiego. Wykorzystują ich podobną do ludzkiej zdolność do przetwarzania i generowania tekstu. Uczenie głębokie to wyspecjalizowana gałąź uczenia maszynowego, która koncentruje się na wykorzystaniu wielowarstwowych sieci neuronowych. Uczenie maszynowe i uczenie głębokie to dziedziny mające na celu implementację algorytmów umożliwiających komputerom uczenie się na podstawie danych i wykonywanie zadań, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji. 

Algorytmy wykorzystywane do implementowania sztucznej inteligencji są przedmiotem zainteresowania dziedziny uczenia maszynowego. W szczególności uczenie maszynowe obejmuje rozwijanie algorytmów, które potrafią uczyć się z danych i wykonywać prognozy lub podejmować decyzje na podstawie tych danych bez wyraźnego zaprogramowania logiki wnioskowania. Aby to zilustrować, jako praktyczne zastosowanie uczenia maszynowego wyobraźmy sobie filtr antyspamowy. Zamiast ręcznie pisać reguły identyfikacji spamu, wystarczy przekazać do algorytmu uczenia maszynowego przykłady wiadomości e-mail oznaczonych jako spam i wiadomości e-mail, które nie są spamem. Przez minimalizowanie błędu w swoich prognozach model uczy się na zbiorze danych szkoleniowych rozpoznawać wzorce i cechy wskazujące na spam, co umożliwia klasyfikowanie nowych wiadomości e-mail jako spam bądź nie. 

Uczenie głębokie to podzbiór uczenia maszynowego, który koncentruje się na wykorzystaniu do modelowania w danych złożonych wzorców i abstrakcji sieci neuronowych obejmujących co najmniej trzy warstwy (znane również jako głębokie sieci neuronowe). W przeciwieństwie do uczenia głębokiego, tradycyjne uczenie maszynowe wymaga ręcznego wyodrębniania cech. Oznacza to, że zadanie zidentyfikowania i wybrania najbardziej odpowiednich cech dla modelu spoczywa na ludzkich ekspertach. 

Chociaż dziedzina sztucznej inteligencji jest obecnie zdominowana przez uczenie maszynowe i uczenie głębokie, obejmuje również inne podejścia — na przykład wykorzystuje systemy oparte na regułach, algorytmy genetyczne, systemy eksperckie, logikę rozmytą oraz rozumowanie symboliczne. Wracając do przykładu klasyfikacji spamu, w tradycyjnym uczeniu maszynowym ludzcy eksperci mogą ręcznie wyodrębniać cechy z tekstu wiadomości e-mail, takie jak częstość niektórych słów wyzwalających (na przykład „nagroda”, „wygrałeś”, „za darmo”), liczba wykrzykników, użycie wszystkich wielkich liter lub obecność podejrzanych odnośników. Ten zbiór danych, utworzony na podstawie zdefiniowanych przez ekspertów cech, jest następnie wykorzystywany do przeszkolenia modelu. 

W przeciwieństwie do tradycyjnego uczenia maszynowego, uczenie głębokie nie wymaga ręcznej ekstrakcji cech. Oznacza to, że ludzcy eksperci nie muszą identyfikować i wybierać najbardziej odpowiednich cech dla modelu (jednak zarówno tradycyjne techniki uczenia maszynowego, jak i techniki uczenia głębokiego stosowane do klasyfikacji spamu nadal wymagają gromadzenia etykiet, takich jak „spam” lub „nie spam”, które muszą być wybierane przez eksperta w dziedzinie lub użytkowników). 

Przyjrzyjmy się wybranym problemom, które można dziś rozwiązać za pomocą modeli LLM, wyzwaniom, którym zastosowanie modeli LLM pozwoliło sprostać, oraz ogólnej architekturze modeli LLM. 

2. Zastosowania modeli LLM 

Dzięki zaawansowanym możliwościom parsowania i rozumienia nieustrukturyzowanych danych tekstowych modele LLM mają szeroki zakres zastosowań w różnych dziedzinach. Obecnie modele LLM wykorzystuje się do tłumaczenia maszynowego, generowania nowych tekstów (patrz rysunek 1.2), analizy tonu, tworzenia streszczeń dokumentów i wielu innych zadań. Ostatnio używa się ich także do tworzenia treści, na przykład pisania beletrystyki, artykułów, a nawet komputerowego kodu. 

Modele LLM oferują również duże możliwości zastosowania w zaawansowanych chatbotach i wirtualnych asystentach, takich jak ChatGPT firmy OpenAI i Gemini firmy Google (dawniej znany jako Bard), które umieją odpowiadać na pytania użytkowników i uzupełniać funkcjonalność tradycyjnych wyszukiwarek, takich jak Google Search i Microsoft Bing. 

Co więcej, modele LLM można wykorzystywać do skutecznego wyszukiwania wiedzy z ogromnych ilości tekstu w specjalistycznych dziedzinach, takich jak medycyna czy prawo. Obejmuje to przeglądanie dokumentów, streszczanie długich fragmentów i odpowiadanie na techniczne pytania. W skrócie — modele LLM są nieocenione w automatyzacji prawie każdego zadania związanego z analizą i generowaniem tekstu. Ich zastosowania są niemal nieograniczone, a dzięki ciągłym innowacjom i odkrywaniu nowych sposobów ich wykorzystania mają one potencjał, by na nowo określić naszą relację z techniką, czyniąc ją bardziej konwersacyjną, intuicyjną i dostępną. 

3. Etapy tworzenia modeli LLM i korzystania z nich 

Po co mielibyśmy tworzyć własne modele LLM? Kodowanie modeli LLM od podstaw jest doskonałym ćwiczeniem pozwalającym zrozumieć ich mechanikę i ograniczenia. Ponadto pozwala zdobyć wiedzę niezbędną do wstępnego szkolenia istniejących architektur LLM typu open source bądź dostrajania ich do własnych zbiorów danych lub zadań specyficznych dla domeny. 

UWAGA 

Większość współczesnych modeli LLM jest implementowana z użyciem biblioteki głębokiego uczenia PyTorch. Z badań wynika, że niestandardowe modele LLM — te dostosowane do konkretnych zadań lub dziedzin — mogą przewyższać wydajnością modele LLM ogólnego przeznaczenia, służące do wykonywania szerokiej gamy zadań, takie jak modele dostarczane przez system ChatGPT. Do przykładów takich programów można zaliczyć BloombergGPT (wyspecjalizowany w finansach) oraz modele LLM dostosowane pod kątem odpowiadania na pytania medyczne. 

Korzystanie z niestandardowych rozwiązań LLM daje szereg korzyści, zwłaszcza w zakresie prywatności danych. Na przykład ze względu na obawy dotyczące poufności firmy mogą nie chcieć udostępniać wrażliwych danych zewnętrznym dostawcom LLM, takim jak OpenAI. Dodatkowo tworzenie mniejszych, niestandardowych modeli LLM pozwala na ich instalowanie bezpośrednio na urządzeniach klienckich, takich jak laptopy i smartfony. Nad takimi zastosowaniami pracuje obecnie wiele firm, na przykład Apple. 

Lokalna implementacja pozwala znacznie zmniejszyć opóźnienia i obniżyć koszty związane z użytkowaniem serwera. Co więcej, niestandardowe modele LLM zapewniają programistom pełną autonomię, co pozwala im w razie potrzeby uzyskać kontrolę nad aktualizacjami i modyfikacjami modelu. Ogólny proces tworzenia modelu LLM obejmuje szkolenie wstępne i dostrajanie. Słowo „wstępne” w pojęciu „wstępne szkolenie” odnosi się do początkowej fazy, w której model taki jak LLM jest szkolony na dużym, zróżnicowanym zbiorze danych. Celem tej fazy jest rozwinięcie w modelu ogólnego zrozumienia języka. Taki wstępnie przeszkolony model można następnie wykorzystać jako podstawowy zasób i udoskonalać go przez dostrajanie. Proces dostrajania polega na specjalistycznym szkoleniu modelu na węższym zestawie danych, który jest dobrany pod kątem określonych zadań lub dziedzin.  

Pierwszym krokiem w tworzeniu LLM jest przeszkolenie go na dużym korpusie danych tekstowych, czasami nazywanym surowym tekstem. W tym przypadku słowo „surowy” odnosi się do faktu, że dane są zwykłym tekstem bez żadnych informacji pełniących funkcję etykiet (można zastosować filtrowanie, na przykład usuwanie znaków formatowania lub dokumentów w nieznanych językach). 

UWAGA 

Czytelnicy z doświadczeniem w uczeniu maszynowym być może zauważyli, że w przypadku tradycyjnych modeli uczenia maszynowego i głębokich sieci neuronowych szkolonych za pomocą konwencjonalnego paradygmatu uczenia nadzorowanego etykiety zwykle są wymagane. Nie dotyczy to jednak etapu wstępnego szkolenia modeli LLM. W tej fazie modele LLM wykorzystują uczenie samonadzorowane, w którym model samodzielnie generuje etykiety na podstawie danych wejściowych. Ten pierwszy etap szkolenia modelu LLM jest również znany jako szkolenie wstępne (ang. pretraining), w którego wyniku powstaje początkowy, wstępnie przeszkolony model LLM, często nazywany modelem bazowym lub podstawowym (ang. Foundation model). Typowym przykładem takiego modelu jest GPT-3 (prekursor oryginalnego modelu oferowanego w ChatGPT). Ten model jest zdolny do uzupełniania tekstu — czyli potrafi dokończyć dostarczone przez użytkownika w połowie napisane zdanie. 

Ma także ograniczone możliwości uczenia się na podstawie niewielu przykładów, co oznacza, że potrafi nauczyć się wykonywać nowe zadania na podstawie zaledwie kilku przykładów i nie wymaga korzystania z obszernych danych szkoleniowych. Po uzyskaniu po szkoleniu na dużych zbiorach danych tekstowych modelu LLM wstępnie przeszkolonego pod kątem przewidywania następnego słowa w tekście można szkolić model LLM dalej, na danych oznaczonych. Ten etap szkolenia określa się też jako dostrajanie. Dwie najpopularniejsze kategorie dostrajania modeli LLM to dostrajanie instrukcji i dostrajanie klasyfikacji. W przypadku dostrajania instrukcji oznaczony zbiór danych składa się z par instrukcji i odpowiedzi, takich jak zapytanie o przetłumaczenie tekstu razem z poprawnie przetłumaczonym tekstem. W przypadku dostrajania klasyfikacji oznaczony zbiór danych składa się z tekstów i powiązanych etykiet klas — na przykład wiadomości e-mail powiązanych z etykietami „spam” i „nie spam”. 

4. Wprowadzenie do architektury transformerów 

Większość nowoczesnych modeli LLM opiera się na architekturze Original Transformer, czyli głębokiej sieci neuronowej przedstawionej w 2017 roku w artykule Attention Is All You Need (https://arxiv.org/abs/1706.03762). Aby zrozumieć modele LLM, trzeba zapoznać się z tą architekturą, którą opracowano na potrzeby tłumaczenia maszynowego tekstów w języku angielskim na język niemiecki i francuski. 

Uproszczona wersja architektury transformera jest pokazana na rysunku 1.4. Architektura transformera składa się z dwóch podmodułów: kodera i dekodera. Moduł kodera przetwarza tekst wejściowy i koduje go do postaci ciągu reprezentacji liczbowych lub wektorów opisujących kontekst danych wejściowych. Następnie moduł dekodera pobiera zakodowane wektory i generuje tekst wyjściowy. 

Na przykład w zadaniu tłumaczenia koder koduje tekst z języka źródłowego do postaci wektorowej, a dekoder dekoduje te wektory w celu wygenerowania tekstu w języku docelowym. Zarówno koder, jak i dekoder składają się z wielu warstw połączonych tak zwanym mechanizmem samouwagi (ang. self-attention mechanism). 

Kluczowym komponentem transformerów i modeli LLM jest mechanizm samouwagi (na rysunku 1.4 go nie pokazano), który dostarcza modelowi wagi znaczenia różnych słów lub tokenów w sekwencji względem siebie. Dzięki temu mechanizmowi model może uchwycić w danych wejściowych odległe zależności i relacje kontekstowe, co zwiększa jego zdolności do generowania spójnych i kontekstowo istotnych danych wyjściowych. 

Na tym pojęciu opierały się późniejsze odmiany architektury transformerów, takie jak BERT (skrót od bidirectional encoder representations from transformers — dosłownie: dwukierunkowe reprezentacje kodera z transformerów) i różne modele GPT (skrót od generative pretrained transformers — dosłownie: generatywne, wstępnie przeszkolone transformery). Opracowanie tych transformerów pozwoliło dostosować architekturę transformera do wykonywania różnych zadań. 

Model BERT, który jest zbudowany na podstawie podmodułu kodera architektury Original Transformer, różni się od modeli GPT podejściem do szkolenia. O ile GPT jest przeznaczony do zadań generatywnych, o tyle BERT i jego odmiany specjalizują się w przewidywaniu zamaskowanych słów (model przewiduje zamaskowane lub ukryte słowa w danym zdaniu — rysunek 1.5). Dzięki tej unikatowej strategii szkoleniowej model BERT sprawdza się w zadaniach klasyfikacji tekstu, w tym zadaniach oznaczania tonu i kategoryzacji dokumentów. W chwili gdy piszę te słowa, modelu BERT używa się do wykrywania toksycznych treści na platformie X (dawniej Twitter). 

Z drugiej strony model GPT skupia się na części dekodera architektury Original Transformer i jest przeznaczony do zadań wymagających generowania tekstów. Obejmuje to tłumaczenie maszynowe, streszczanie tekstów, pisanie beletrystyki, pisanie kodu komputerowego i wiele innych. 

Modele GPT, zaprojektowane i przeszkolone głównie do wykonywania zadań uzupełniania tekstu, również wykazują niezwykłą wszechstronność. Modele te doskonale sprawdzają się w wykonywaniu zarówno zadań typu zero-shot (niewymagających podawania przykładów rozwiązań), jak i few-shot (wymagających podania zaledwie kilku przykładów rozwiązań). Pojęcie zero-shot odnosi się do zdolności uogólniania modelu na zadania, których model nigdy nie widział (tzn. nigdy wcześniej nie przekazano mu żadnych konkretnych przykładów rozwiązania tego zadania). Z drugiej strony uczenie typu few-shot polega na uczeniu się na podstawie minimalnej liczby przykładów, które użytkownik podaje jako dane wejściowe. 

5. Wykorzystanie dużych zbiorów danych 

Duże zbiory danych szkoleniowych dla popularnych modeli GPT i BERT reprezentują różnorodne i obszerne korpusy tekstowe, obejmujące miliardy słów i dotyczące szerokiego zakresu tematów oraz języków naturalnych i komputerowych. W ramach konkretnego przykładu w tabeli 1.1 zestawiłem zbiory danych wykorzystane do wstępnego szkolenia modelu GPT-3 — bazowego modelu dla pierwszej wersji ChatGPT.  

Transformery kontra modele LLM 

Współczesne modele LLM są oparte na architekturze transformera. Z tego względu pojęcia transformer i model LLM często są używane w literaturze jako synonimy. Należy jednak pamiętać, że nie wszystkie transformery są modelami LLM. Transformery można także wykorzystywać w zadaniach widzenia komputerowego. Ponadto nie wszystkie modele LLM są transformerami — istnieją modele LLM oparte na architekturach sieci rekurencyjnych i konwolucyjnych. 

Główną motywacją stojącą za tymi alternatywnymi podejściami jest poprawa wydajności obliczeniowej LLM. To, czy te alternatywne architektury LLM mogą konkurować z możliwościami modeli LLM opartych na transformerach i czy ostatecznie się przyjmą, dopiero się okaże. Dla uproszczenia terminu „LLM” będę używać w odniesieniu do podobnych do GPT modeli LLM opartych na transformerach. 

Dzięki ogromnej skali i różnorodności zestawu danych modele zyskują zdolność radzenia sobie z wieloma różnorodnymi wyzwaniami. Potrafią analizować składnię, rozumieją znaczenie i kontekst języka, a nawet potrafią sprostać zadaniom wymagającym szerszej wiedzy o świecie. 

Modele, które wstępnie przeszkolono, są niezwykle wszechstronne i łatwo można je dostosować do różnych zadań. Z tego względu nazywa się je modelami bazowymi lub podstawowymi. Wstępne szkolenie modeli LLM wymaga dostępu do znacznych zasobów i jest bardzo kosztowne. Przykładowo koszt wstępnego szkolenia modelu GPT-3 z uwzględnieniem cen usług chmurowych oszacowano na 4,6 miliona dolarów (https://mng.bz/VxEW). Na szczęście do pisania, wyodrębniania i edytowania tekstów, które nie były częścią danych szkoleniowych, można wykorzystać narzędzia ogólnego przeznaczenia oraz wiele wstępnie przeszkolonych modeli LLM typu open source. Ponadto modele LLM można precyzyjnie dostroić do określonych zadań z użyciem znacząco mniejszych zbiorów danych, co zmniejsza ilość potrzebnych zasobów obliczeniowych i poprawia wydajność. 

6. Szczegóły architektury modeli GPT 

Model GPT po raz pierwszy przedstawiono w artykule Improving Language Understanding by Generative Pre-Training (https://mng.bz/x2qg), opracowanym przez zespół Radford et al. z firmy OpenAI. GPT-3 to skalowana wersja tego modelu, która ma więcej parametrów i została przeszkolona na większym zbiorze danych. Ponadto oryginalny model oferowany w systemie ChatGPT stworzono przez dostrojenie modelu GPT-3 na dużym zbiorze danych z użyciem metody opisanej w opublikowanym przez firmę OpenAI artykule InstructGPT (https://arxiv.org/abs/2203.02155). Jak pokazałem na rysunku 1.6, modele te są zdolne do wykonywania zadań uzupełniania tekstu, a także innych, takich jak korekta pisowni, klasyfikacja i tłumaczenia. To niezwykłe, zważywszy na to, że modele GPT wstępnie przeszkolono na stosunkowo prostym zadaniu przewidywania następnego słowa. 

W zadaniu wstępnego szkolenia modeli GPT w przewidywaniu następnego słowa system uczy się przewidywać kolejne słowo w zdaniu na podstawie słów, które pojawiły się przed nim. Takie podejście pomaga modelowi zrozumieć, w jaki sposób w języku zazwyczaj pasują do siebie słowa i frazy. To jest podstawa, którą można zastosować do różnych innych zadań. 

Zadanie przewidywania następnego słowa jest formą uczenia samonadzorowanego, które jest rodzajem samodzielnego znakowania. Oznacza to, że nie ma potrzeby jawnego wybierania etykiet dla danych szkoleniowych, a do tego celu można wykorzystać strukturę samych danych. Następne słowo w zdaniu lub dokumencie może posłużyć jako etykieta, którą model powinien przewidzieć. Ponieważ zadanie przewidywania następnego słowa pozwala tworzyć etykiety „w locie”, do szkolenia modeli LLM można użyć ogromnej liczby nieoznakowanych zbiorów danych tekstowych. 

W porównaniu z architekturą Original Transformer, którą omówiłem w podrozdziale 1.4, ogólna architektura modelu GPT jest stosunkowo prosta. W istocie jest to sam dekoder, bez kodera (rysunek 1.8). Ponieważ modele typu „sam dekoder”, takie jak GPT, generują tekst przez przewidywanie tekstu po jednym słowie na raz, uważa się je za rodzaj modelu autoregresyjnego. Modele autoregresyjne wykorzystują swoje poprzednie wyniki jako dane wejściowe do przyszłych prognoz. W rezultacie w modelu GPT każde nowe słowo jest wybierane na podstawie poprzedzającej je sekwencji, co poprawia spójność wynikowego tekstu. 

Takie architektury jak GPT-3 są również znacznie obszerniejsze od modelu Original Transformer. Na przykład w architekturze Original Transformer bloki kodera i dekodera były powielone sześciokrotnie. Model GPT-3 ma 96 warstw transformerów i łącznie 175 miliardów parametrów. Model GPT-3 wprowadzono w 2020 roku, co według standardów uczenia głębokiego i rozwoju modeli LLM uznaje się za odległą przeszłość. Jednak nowsze architektury, takie jak modele Llama firmy Meta, nadal opierają się na tych samych podstawowych pojęciach i wprowadzono w nich jedynie niewielkie modyfikacje. W związku z tym zrozumienie modeli GPT nadal jest bardzo istotne. Z tego powodu skupię się na zaimplementowaniu istotnej architektury modelu GPT, a jednocześnie wskażę konkretne poprawki zastosowane w alternatywnych modelach LLM. Chociaż model Original Transformer, składający się z bloków kodera i dekodera, pierwotnie zaprojektowano do tłumaczenia języków, modele GPT — pomimo ich obszerniejszej, ale prostszej architektury „tylko dekoder”, której celem jest przewidywanie następnego słowa — również są zdolne do wykonywania zadań tłumaczeniowych. Ta zdolność była początkowo zaskoczeniem dla badaczy, ponieważ wyłoniła się z modelu przeszkolonego głównie w przewidywaniu następnego słowa, czyli zadaniu, które nie było specjalnie ukierunkowane na tłumaczenie. 

Zdolność modelu do wykonywania zadań, do których specjalnie go nie szkolono, nazywa się zachowaniem emergentnym. Zdolność ta nie jest wyraźnie nauczana podczas szkolenia, ale pojawia się jako naturalna konsekwencja ekspozycji modelu na ogromne ilości wielojęzycznych danych w różnych kontekstach. Fakt, że modele GPT mogą „uczyć się” wzorców tłumaczeń między językami i wykonywać zadania tłumaczeniowe, nawet jeśli nie zostały do tego specjalnie przeszkolone, pokazuje korzyści i możliwości tych wielkoskalowych, generatywnych modeli językowych. Za ich pomocą można wykonywać różne zadania bez konieczności używania różnych modeli do różnych typów zadań.  

Podsumowanie 

• Modele LLM znacząco zmieniły dziedzinę przetwarzania języka naturalnego, w której wcześniej wykorzystywano głównie systemy oparte na jawnych regułach i prostszych metodach statystycznych. Wraz z modelami LLM pojawiły się nowe podejścia oparte na uczeniu głębokim, co pozwoliło osiągnąć postępy w zakresie rozumienia, generowania i tłumaczenia ludzkiego języka. 

• Szkolenie współczesnych modeli LLM przebiega w dwóch głównych etapach: 

- Po pierwsze, wstępnie szkoli się je na dużym korpusie nieoznakowanego tekstu, z wykorzystaniem w roli etykiety prognozy następnego słowa w zdaniu. 

- Następnie dostraja się je na docelowym, mniejszym i oznakowanym, zbiorze danych pod kątem postępowania według instrukcji lub wykonywania zadań klasyfikacji. 

• Modele LLM są oparte na architekturze transformera. Kluczowym komponentem architektury transformera jest mechanizm uwagi, który podczas generowania wyjścia po jednym słowie na raz daje modelowi LLM selektywny dostęp do całej sekwencji wejściowej. 
• Architektura Original Transformer składa się z kodera do parsowania tekstu i dekodera do generowania tekstu. 
• Modele LLM do generowania tekstu i wykonywania instrukcji, takie jak GPT-3 i ChatGPT, implementują tylko moduły dekodera, co upraszcza architekturę. 
• Do wstępnego szkolenia modeli LLM niezbędne są duże zbiory danych, składające się z miliardów słów. 
• Podczas gdy ogólnym zadaniem szkolenia wstępnego dla modeli podobnych do GPT jest przewidywanie następnego słowa w zdaniu, te modele LLM wykazują właściwości emergentne, takie jak zdolność do klasyfikowania, tłumaczenia lub tworzenia streszczeń dokumentów. 
• W wyniku wstępnego przeszkolenia modelu LLM powstaje model podstawowy, który można bardziej efektywnie dostroić do różnych zadań końcowych. 
• Modele LLM precyzyjnie dostrojone na niestandardowych zestawach danych mogą w określonych zadaniach przewyższać wydajnością uniwersalne modele LLM. 

Sebastian Raschka

Autor książki Stwórz własne AI. Jak od podstaw zbudować duży model językowy

Jak zbudować bloga za pomocą ChatGPT?

Dlaczego warto prowadzić bloga i jak ChatGPT może Ci w tym pomóc? 

Blogowanie to niezwykłe narzędzie, które nie tylko umożliwia dzielenie się swoimi myślami, ale także pozwala budować swoją obecność w sieci, rozwijać markę, a nawet generować dochód. W ciągu ostatnich kilku lat blogi stały się platformami, na których ludzie z różnych środowisk mogą wyrażać swoje opinie, dzielić się wiedzą i inspirować innych. Prowadzenie bloga przynosi wiele korzyści, niezależnie od tego, czy robisz to dla własnej przyjemności, czy z chęci zbudowania profesjonalnej marki. 

 

Blogowanie to narzędzie, które nie tylko umożliwia dzielenie się swoimi myślami, ale także pozwala budować swoją obecność w sieci, rozwijać markę, a nawet generować dochód. Ilustracja: Pixabay.

 

Korzyści z prowadzenia bloga 

Blog to Twoje miejsce w sieci, które daje możliwość: 

• Dzielenia się wiedzą i pasją – jeśli masz wiedzę w określonej dziedzinie lub pasję, którą chcesz się podzielić, blog jest doskonałą platformą, aby to robić. Niezależnie od tego, czy piszesz o technologii, podróżach, zdrowym stylu życia, sztuce, czy biznesie, zawsze znajdzie się ktoś, kto doceni Twoje przemyślenia i doświadczenia. 

• Budowania marki osobistej – blogowanie pozwala budować swój wizerunek jako eksperta. Kiedy regularnie publikujesz wartościowe treści, przyciągasz uwagę czytelników, którzy mogą stać się lojalnymi obserwatorami, a nawet klientami. W dzisiejszych czasach, gdy coraz więcej firm i osób tworzy swoją tożsamość w sieci, prowadzenie bloga staje się jednym z kluczowych narzędzi personal brandingu. 

• Generowania dochodu – dla wielu osób blogowanie jest nie tylko hobby, ale także źródłem zarobku. Poprzez różne metody, takie jak reklamy, afiliacje, sponsorowane posty czy sprzedaż produktów, blogi mogą przynosić stały dochód. Co więcej, prowadzenie bloga pozwala budować relacje z firmami i markami, które mogą być zainteresowane współpracą. 

• Budowania relacji i społeczności – blogowanie to także sposób na budowanie relacji z innymi ludźmi. Możesz przyciągnąć osoby o podobnych zainteresowaniach, tworząc społeczność wokół swoich treści. Regularna interakcja z czytelnikami nie tylko buduje lojalność, ale również pozwala Ci lepiej zrozumieć potrzeby swojej grupy docelowej. 

• Rozwijania umiejętności pisarskich i komunikacyjnych – regularne pisanie rozwija umiejętność wyrażania myśli, co jest wartościowe zarówno w życiu osobistym, jak i zawodowym. Blogowanie uczy dyscypliny, kreatywności i lepszego zarządzania czasem, co przydaje się w wielu aspektach życia. 

Jak ChatGPT może Ci pomóc w prowadzeniu bloga? 

ChatGPT to zaawansowane narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, które potrafi wspierać proces tworzenia treści na każdym etapie. Z pomocą ChatGPT możesz usprawnić cały proces pisania, od planowania po publikację, dzięki czemu blogowanie staje się bardziej dostępne, a tworzenie treści – mniej czasochłonne. 

• Generowanie pomysłów na posty – jeśli nie jesteś pewien, o czym pisać, ChatGPT może pomóc Ci wygenerować listę pomysłów na posty na wybrany temat. Dzięki temu zawsze będziesz miał pod ręką inspiracje do nowych treści. 

• Pisanie i redagowanie – ChatGPT może służyć jako wsparcie w pisaniu pełnych artykułów lub poszczególnych akapitów. Może pomóc w znalezieniu odpowiednich słów i formułowaniu myśli w sposób zwięzły i jasny. ChatGPT to doskonały „współautor”, który pozwala tworzyć treści szybciej i sprawniej. 

• Optymalizacja pod kątem SEO – odpowiednie słowa kluczowe i optymalizacja treści są kluczowe dla zwiększenia widoczności bloga w wyszukiwarkach. ChatGPT może pomóc w znajdowaniu słów kluczowych i optymalizowaniu treści, aby przyciągała większy ruch. 

• Usprawnienie researchu – z ChatGPT łatwiej jest znaleźć informacje na temat, który chcesz opisać, co pozwala Ci szybciej uzyskać potrzebne dane i fakty do artykułów. ChatGPT może również pomóc w analizie trendów, co jest przydatne, jeśli chcesz pisać na tematy bieżące i interesujące Twoją grupę docelową. 

• Tworzenie atrakcyjnych nagłówków i podtytułów – nagłówki są kluczowe, aby przyciągnąć uwagę czytelników i zachęcić ich do kliknięcia w artykuł. ChatGPT może generować różne propozycje nagłówków, które pomogą Ci wyróżnić się w morzu treści internetowych. 

• Automatyzacja pisania regularnych treści – 30-dniowe wyzwanie blogowania z ChatGPT pozwoli Ci odkryć, jak to narzędzie może przyczynić się do tworzenia postów na bloga każdego dnia. Każdego dnia otrzymasz nowe zadanie, które pomoże Ci w tworzeniu treści i budowaniu bloga od podstaw. Dzięki temu proces blogowania stanie się łatwiejszy i bardziej motywujący. 

Jak stworzyć post na bloga od A do Z za pomocą ChatGPT?

W tym celu powstał praktyczny poradnik, który został zaprojektowany jako 30-dniowe wyzwanie, przeprowadzenie Cię przez każdy etap tworzenia i rozwijania bloga. Każdy z 30 dni wyzwania jest zaplanowany tak, abyś krok po kroku odkrywał nowe elementy, które pomogą Ci zbudować solidny i profesjonalny blog. Zaczniemy od podstaw, takich jak wybór tematyki, określenie grupy docelowej, oraz stworzenie harmonogramu treści, a następnie przejdziemy do zaawansowanych zagadnień, takich jak optymalizacja SEO, promocja bloga i zarządzanie treściami. 

Pod koniec tego wyzwania nie tylko stworzysz własnego bloga, ale również zdobędziesz wiedzę i umiejętności, które pomogą Ci go rozwijać i zarabiać na nim. Z pomocą ChatGPT będziesz mógł zautomatyzować niektóre zadań i skupić się na tym, co najważniejsze – tworzeniu wartościowych treści i budowaniu relacji z czytelnikami. 

Zrób pierwszy krok: Dzień 1. 

Dzień 1: Wybór tematyki bloga 

Wybór tematyki bloga to kluczowy krok, który zadecyduje o dalszym kierunku Twojej pracy. Od tego, jaki temat wybierzesz, będzie zależało nie tylko to, jak łatwo będzie Ci tworzyć treści, ale również to, jakie osoby przyciągniesz do swojego bloga. Dzisiaj poświęcimy czas na zastanowienie się nad tym, co Cię inspiruje, co Cię interesuje, i co chciałbyś przekazywać swoim czytelnikom. 

1. Dlaczego temat bloga jest tak ważny? 

Twój blog będzie platformą, na której będziesz dzielić się swoimi przemyśleniami, wiedzą i doświadczeniami. Wybór odpowiedniego tematu pomoże Ci: 

• Utrzymać motywację do regularnego pisania, co jest kluczowe dla rozwoju bloga. Jeśli wybierzesz temat, który Cię fascynuje, łatwiej będzie Ci tworzyć nowe treści. 

• Zbudować lojalną społeczność – osoby zainteresowane Twoim tematem będą wracać na Twojego bloga, ponieważ będą wiedzieć, że znajdą tam wartościowe informacje. 

• Wyznaczyć swoje miejsce w sieci – dobrze dobrana tematyka pomaga Ci wyróżnić się wśród innych blogów i skupić się na konkretnej niszy. 

2. Zastanów się, co Cię pasjonuje 

Zacznij od spisania kilku tematów, które Cię interesują. Pomyśl o swoich pasjach, hobby, zawodowych doświadczeniach, a nawet problemach, które chciałbyś rozwiązać. Zastanów się nad pytaniami, które mogą Ci pomóc zawęzić wybór: 

• Czy jest coś, o czym mógłbym mówić godzinami? 
• Jakie są moje doświadczenia i umiejętności? 
• Czy w danym temacie jestem w stanie regularnie tworzyć nowe treści? 
• Kto byłby zainteresowany tym tematem? Czy jest zapotrzebowanie na tego typu treści? 

Wypisz 3-5 tematów, które uważasz za najciekawsze i zastanów się, w którym czujesz się najlepiej. 

3. Oceń potencjał rynkowy tematów 

Teraz, kiedy masz listę kilku tematów, warto sprawdzić, jakie jest na nie zapotrzebowanie. Możesz skorzystać z różnych narzędzi, takich jak: 

• Google Trends – wpisz swoje tematy i sprawdź, które z nich są obecnie popularne. 
• Analityka słów kluczowych – użyj narzędzi takich jak Google Keyword Planner lub Ahrefs, aby dowiedzieć się, ile osób poszukuje informacji na dany temat w internecie. 
• Media społecznościowe – przejrzyj popularne hashtagi na Instagramie, Twitterze lub Pinterest, aby zobaczyć, jakie treści są często udostępniane. 

Te kroki pozwolą Ci lepiej ocenić, które z Twoich pomysłów mogą przyciągnąć szersze grono odbiorców. 

4. Wykorzystaj ChatGPT do wyboru tematu 

Teraz czas na wykorzystanie ChatGPT. Możesz poprosić ChatGPT o pomoc w wyborze tematu na bloga, opisując mu swoje zainteresowania i prosić o sugestie. Przykładowo: 

„Hej ChatGPT, jestem zainteresowany tematami związanymi z fitnessem, zdrowym stylem życia i gotowaniem. Czy możesz pomóc mi wybrać temat na bloga?” 

ChatGPT pomoże wygenerować kilka pomysłów, podpowiedzieć, jakie są popularne nisze w tej dziedzinie, oraz zasugerować tematy artykułów, które mogą pasować do Twojego bloga. 

5. Wybierz główny temat i określ niszę 

Kiedy już masz kilka inspiracji, wybierz jeden temat, który najbardziej Cię interesuje. Następnie spróbuj go zawęzić do konkretnej niszy. Na przykład, zamiast ogólnego tematu „zdrowy styl życia”, możesz wybrać „zdrowy styl życia dla zapracowanych profesjonalistów” lub „zdrowy styl życia na budżecie.” Taka specyfika pomoże Ci dotrzeć do bardziej precyzyjnej grupy odbiorców, którzy będą bardziej zainteresowani Twoimi treściami. 

Podsumowanie dnia 

Dzisiaj wykonałeś pierwszy krok w stronę budowy swojego bloga! Wybrałeś temat, który Cię interesuje, sprawdziłeś jego potencjał i określiłeś swoją niszę. Z pomocą ChatGPT mogłeś wygenerować dodatkowe pomysły i inspiracje, które pomogły Ci w podjęciu decyzji. 

Przemysław Gmerek  

Ekspert w dziedzinie ChatGPT 

Od października w Polsce startuje system kaucyjny

Od 1 października 2025 roku w Polsce zacznie obowiązywać system kaucyjny. Są jednak tacy, którzy nie muszą się nim przejmować. Sprawdź dlaczego. 

W Polsce wchodzi system kaucyjny. Fot. Pixabay. 

Od 1 października 2025 roku w Polsce zacznie obowiązywać system kaucyjny (depozytowy). Brzmi znajomo, bo rozwiązania tego typu nie są nowością: z powodzeniem funkcjonują w wielu europejskich krajach i są chwalone za skuteczność w ograniczaniu ilości odpadów. W teorii mechanizm jest prosty: kupujesz napój, płacisz dodatkową opłatę – kaucję – a następnie odzyskujesz ją, kiedy oddasz puste opakowanie w punkcie zbiórki. W praktyce jednak wciąż nie brakuje pytań i wątpliwości. 

Na czym polega system depozytowy? 

Nowe zasady obejmą butelki plastikowe o pojemności do 3 litrów, puszki metalowe do 1 litra, a także szklane butelki wielokrotnego użytku o pojemności do 1,5 litra. Wszystkie takie opakowania będą oznaczone specjalnym symbolem wraz z informacją o wysokości kaucji: 0,50 zł za butelki i puszki oraz 1 zł za szkło. Co ważne, zwrot kaucji nie będzie wymagać posiadania paragonu. Konsument będzie mógł kupić napój w jednym sklepie, a oddać butelkę w innym. Opłacona kaucja wróci w formie gotówki albo bonu. 

System kaucyjny a wątpliwości konsumentów 

Zmiana ta może budzić pewien opór. Zamiast wyrzucić butelkę razem z resztą plastikowych odpadów do żółtego pojemnika, trzeba będzie odnieść ją do sklepu lub automatu. Dla wielu osób, może to stanowić dodatkową trudność. Trzeba będzie przechowywać puste butelki w domu i pamiętać o zasadach zwrotu, takich jak nienaruszona etykieta czy brak zagnieceń. 

Niektórzy obawiają się też dodatkowych kosztów. Choć kaucja podlega zwrotowi, rodzina kupująca codziennie kilka butelek zapłaci miesięcznie nawet kilkadziesiąt zł więcej. Te środki wracają jednak przy oddaniu opakowań w wyznaczonym punkcie, co dla wielu osób oznacza konieczność wprowadzenia nowej codziennej rutyny. 

Kiedy i jak rusza system kaucyjny w Polsce? 

Start systemu kaucyjnego w Polsce zaplanowano na 1 października 2025 r. Od tego dnia wszystkie sklepy powyżej 200 m² będą musiały przyjmować zwroty, zaś mniejsze placówki mogą dołączyć dobrowolnie. Punkty zbiórki pojawią się także w postaci automatów. 

Przez trzy miesiące (do końca 2025 roku) potrwa okres przejściowy – w sklepach będą jeszcze dostępne napoje w butelkach niepodlegających kaucji, ale równolegle pojawią się już te oznaczone symbolem systemu. 

Po co nam system kaucyjny? 

Idea jest bez wątpienia słuszna. Z podobnego systemu korzysta już 180 mln Europejczyków, a doświadczenie innych krajów pokazuje, że jedna butelka potrafi wrócić do obiegu nawet kilkanaście, a czasem kilkadziesiąt razy. To oszczędność surowców, czystsze środowisko i większa świadomość społeczna. Niemniej, zanim system zacznie działać sprawnie, musimy przygotować się na okres przejściowy. Dlatego warto znać alternatywy, które pozwalają zmniejszać ilość plastiku i jednocześnie uprościć życie. 

Na podstawie Newseria oprac. db

Influencerzy chcą być w telewizji, gdyż jest ona symbolem popularności i wiarygodności

W ostatnim czasie zacieśnia się współpraca między telewizją i internetem, gdyż producentom zależy na tym, żeby również w sieci było głośno o ich projektach, a z kolei ci, którzy działają w wirtualnym świecie, nie mogą sami zrobić dużych formatów, bo nie mają takiego zaplecza technicznego. 

Influencerzy chcą być w TV, bo buduje popularność i wiarygodność. Fot. Pixabay.

Medioznawcy przyznają, że rozkwit i rosnąca popularność internetu, mediów społecznościowych i platform straemingowych osłabia moc tradycyjnych mediów. Trend odchodzenia od telewizji szczególnie obserwuje się w najmłodszym pokoleniu.

Jeszcze dwie dekady temu telewizja była medium o kluczowej i niezachwianej pozycji. Pokazanie się na srebrnym ekranie dawało dużą szansę na zdobycie popularności. W dobie mediów społecznościowych i platform streamingowych dużo łatwiej jest samemu się wypromować i dotrzeć ze swoimi treściami do odbiorców. Srebrny ekran nadal pozostaje ważny dla milionów Polaków, ale telewizja, radio i prasa coraz częściej spoglądają w stronę internetu i tworzą w nim swoją przestrzeń. Prezenterka Polsatu Agnieszka Hyży mówi:  

"Ja mam poczucie, że między telewizją a internetem więcej już teraz jest współpracy aniżeli rywalizacji. To znaczy, że my możemy wzajemnie sobie bardzo pomóc, my potrzebujemy internetu do tego, żeby też nasze programy były widoczne, były klikalne, żeby właśnie odmłodzić naszego widza, ale wielu rzeczy nie zrobisz w internecie, nie zrobisz tak dużych formatów, jak my robimy w telewizji. W związku z tym też ludzie z internetu mają ochotę zobaczyć to, co dzieje się w telewizji, chcą tego doświadczyć i tylko i wyłącznie taka symbioza i współpraca ma sens. Ja przynajmniej tak to widzę".

Telewizja chętnie nawiązuje współpracę z influencerami, zaprasza ich nie tylko do udziału w swoich programach, ale też do ich prowadzenia, bo dzięki nim może dotrzeć ze swoimi treściami do pokaźnego grona ich followersów. Gwiazdy YouTube, Instagrama czy TikToka mają nawet miliony obserwatorów, zatem coś, co pojawi się na ich profilach, w mgnieniu oka dociera do szerokiej grupy odbiorców. Prezenterka Polsatu uważa natomiast, że influencerom zależy na tym, by promować się w telewizji, bo to właśnie to medium przynosi największą sławę: 

"Wszyscy walczą o oglądalność, o widza. Przed chwileczką miałam też rozmowę á propos tego, że na koniec dnia ci ludzie z internetu też chcą być w telewizji. I mam nadzieję, że to się nie zmieni, bo telewizja jest symbolem popularności, ona buduje wiarygodność. To jest coś naprawdę wyjątkowego, gościć wśród wielu, wielu milionów widzów w domach" – dodaje Agnieszka Hyży. 

Nie brakuje twórców internetowych, którzy spróbowali swoich sił w telewizji, ale w tym medium się nie odnaleźli. Główną osią ich działalności pozostaje Internet, bo zdecydowanie lepiej i swobodniej czują się online, na prowadzonym przez siebie kanale, gdzie nikt nie narzuca im żadnego scenariusza. 

Na podstawie Newseria oprac. db

 

Jak stworzyć kurs online za pomocą ChatGPT?

Dlaczego warto stworzyć kurs online? 

Współczesny świat edukacji przechodzi dynamiczne zmiany. Wraz z rozwojem technologii i globalną dostępnością internetu, nauka przenosi się do sfery cyfrowej, a kursy online stają się coraz bardziej popularnym sposobem na dzielenie się wiedzą. Niezależnie od tego, czy jesteś ekspertem w danej dziedzinie, trenerem, nauczycielem, czy pasjonatem jakiejś tematyki, stworzenie własnego kursu online może być nie tylko źródłem dodatkowego dochodu, ale także sposobem na budowanie osobistej marki oraz docieranie do globalnej społeczności. 

 

Stworzenie własnego kursu online może być nie tylko źródłem dodatkowego dochodu, ale także sposobem na budowanie osobistej marki oraz docieranie do globalnej społeczności. Ilustracja: Pixabay

 

Tworzenie kursów online ma wiele korzyści. Po pierwsze, umożliwia dzielenie się wiedzą z ludźmi na całym świecie. Możesz dotrzeć do osób z różnych krajów, miast i kontynentów, bez względu na to, gdzie się znajdują. To, co dawniej wymagało fizycznych wykładów czy seminariów, teraz można zrealizować zdalnie, otwierając swoje treści dla globalnej publiczności. 

Po drugie, kursy online oferują elastyczność zarówno dla twórców, jak i uczestników. Możesz zaprojektować i udostępniać swoje materiały w dogodnym dla siebie czasie, a twoi uczniowie mogą uczyć się we własnym tempie, dostosowując naukę do swojego harmonogramu. W przeciwieństwie do tradycyjnych form edukacji, kursy online mogą być asynchroniczne – nie musisz być obecny w czasie rzeczywistym, by nauczać. Możesz także tworzyć kursy, które działają w trybie „na żądanie”, co oznacza, że uczestnicy mogą przystępować do nich w dowolnym momencie, niezależnie od harmonogramu. 

Co więcej, kurs online daje skalowalność. Raz stworzone treści mogą być wielokrotnie sprzedawane bez potrzeby stałego aktualizowania czy prowadzenia zajęć na żywo. Dzięki temu możesz generować pasywny dochód – twój kurs zarabia dla ciebie nawet wtedy, gdy nie jesteś aktywnie zaangażowany w jego sprzedaż czy realizację. To idealne rozwiązanie dla osób poszukujących dodatkowego źródła przychodów, które nie wymaga ciągłego zaangażowania czasowego. 

Na koniec warto podkreślić, że kurs online to nie tylko narzędzie edukacyjne, ale także doskonały sposób na budowanie swojej marki osobistej. Dzieląc się swoją wiedzą i umiejętnościami, możesz budować swoją reputację jako eksperta w danej dziedzinie. Twój kurs może stać się fundamentem dalszych działań zawodowych, takich jak prowadzenie warsztatów, pisanie książek, wystąpienia publiczne czy budowanie społeczności wokół swoich treści. 

Jak ChatGPT może wspomóc proces tworzenia kursu? 

Tworzenie kursu online, choć pełne korzyści, może być również czasochłonne i wymagające. Opracowanie wartościowych treści, quizów, ćwiczeń oraz strategii nauczania może wymagać od twórcy nie tylko wiedzy, ale także sporych nakładów czasu i energii. W tym miejscu z pomocą przychodzi ChatGPT, zaawansowane narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, które może znacząco przyspieszyć i uprościć cały proces. 

ChatGPT oferuje szeroką gamę możliwości, które mogą być wykorzystane na różnych etapach tworzenia kursu online. Jedną z głównych funkcji ChatGPT jest generowanie treści. Możesz poprosić sztuczną inteligencję o stworzenie fragmentów lekcji, opisów modułów, a nawet pełnych skryptów. AI może generować treści na podstawie podanych słów kluczowych, tematów czy wymagań, co pozwala na szybkie stworzenie pierwszej wersji materiałów. Dzięki temu, zamiast tracić godziny na pisanie od podstaw, możesz skupić się na edycji i dopracowaniu treści. 

Kolejną zaletą ChatGPT jest pomoc w tworzeniu pytań testowych i quizów, które są istotnym elementem kursów online. AI może automatycznie generować pytania wielokrotnego wyboru, otwarte oraz ćwiczenia sprawdzające wiedzę uczestników. Dzięki temu, tworzenie testów staje się szybkie i łatwe, a ty możesz w prosty sposób dostosować poziom trudności oraz zakres pytań do swoich potrzeb. 

ChatGPT może także pomóc w tworzeniu interaktywnych elementów kursu, takich jak ćwiczenia, zadania domowe, a nawet symulacje czy studia przypadków. Dzięki temu twój kurs będzie bardziej angażujący, a uczestnicy zyskają możliwość aktywnego uczestnictwa i praktycznego stosowania zdobytej wiedzy. 

Co więcej, ChatGPT wspiera personalizację treści. Dzięki zdolności AI do generowania odpowiedzi dostosowanych do różnych poziomów zaawansowania, możesz przygotować kurs, który odpowiada potrzebom różnych grup odbiorców. 

Niezależnie od tego, czy tworzysz kurs dla początkujących, czy zaawansowanych, ChatGPT pomoże dostosować treści do poziomu wiedzy uczestników. 

Wreszcie, ChatGPT może pomóc w zarządzaniu harmonogramem i organizacji pracy nad kursem. Możesz poprosić AI o stworzenie harmonogramu tworzenia kursu, zaplanowanie poszczególnych modułów, a nawet przypomnienie o kolejnych krokach. To szczególnie przydatne narzędzie, gdy pracujesz nad długoterminowym projektem i chcesz efektywnie zarządzać swoim czasem. 

Jak stworzyć kurs online od A do Z z pomocą ChatGPT? 

W tym celu powstał praktyczny poradnik, który został zaprojektowany jako 30-dniowe wyzwanie, prowadzenie Cię krok po kroku przez proces tworzenia kursu online, wykorzystując do tego narzędzia sztucznej inteligencji, w tym ChatGPT. Każdy dzień stanowi odrębny etap, który prowadzi do stworzenia pełnowartościowego, profesjonalnego kursu. Każdy rozdział zawiera trzy kluczowe sekcje: 

1. Wyjaśnienie koncepcji – na początku każdego dnia znajdziesz szczegółowe omówienie koncepcji, na której skupimy się tego dnia. Dowiesz się, dlaczego dany krok jest istotny i jakie ma znaczenie dla twojego kursu. 

2. Zadania do wykonania – w każdym rozdziale znajdziesz konkretne kroki do wykonania, które pomogą ci zrealizować dany etap kursu. Zadania są jasno określone i podzielone na łatwe do wykonania elementy, co ułatwi postępy nawet w intensywnych dniach. 

3. Wsparcie ChatGPT – w tej sekcji otrzymasz wskazówki, jak wykorzystać ChatGPT do realizacji zadań dnia. AI pomoże ci w generowaniu treści, planowaniu struktury kursu, tworzeniu quizów i wielu innych zadaniach. Podążając za tym poradnikiem dzień po dniu, systematycznie zbudujesz swój kurs online, a dzięki wsparciu ChatGPT przyspieszysz proces i zautomatyzujesz niektóre etapy. Celem tego wyzwania jest nie tylko stworzenie kursu, ale również nauczenie cię, jak w pełni wykorzystywać nowoczesne technologie w pracy twórczej. W ciągu 30 dni przejdziesz przez wszystkie etapy – od pomysłu, przez strukturę i treści, aż po finalizację i promocję kursu. 

Zrób pierwszy krok: Dzień 1.  

Dzień 1: Wybór tematu kursu – co jest aktualne i pożądane? 

Tworzenie kursu online zaczyna się od wyboru tematu, który będzie interesujący dla szerokiego grona odbiorców i jednocześnie zgodny z Twoją wiedzą oraz umiejętnościami. Idealny temat kursu to taki, który odpowiada na realne potrzeby uczestników, jest aktualny, a także oferuje konkretne korzyści. Wykorzystanie ChatGPT w tym procesie może znacząco uprościć poszukiwanie odpowiedniego tematu, zapewniając inspirację oraz wsparcie w analizie rynkowych trendów. 

Dlaczego wybór tematu jest kluczowy? 

Wybór tematu kursu determinuje jego sukces. Jeżeli temat nie będzie interesujący dla potencjalnych uczestników, kurs nie przyciągnie uwagi, niezależnie od jakości jego treści. Z drugiej strony, zbyt szeroki lub mało precyzyjny temat może utrudnić tworzenie wartościowych materiałów edukacyjnych. Dlatego warto znaleźć równowagę pomiędzy aktualnością tematu a jego dopasowaniem do Twojej wiedzy i pasji. 

Kroki do wykonania 

1. Zidentyfikuj swoje umiejętności i wiedzę 

Zacznij od analizy swoich mocnych stron. Jaką wiedzę posiadasz, którą możesz przekazać innym? 

Zastanów się, w czym czujesz się ekspertem. Może to być coś, co studiowałeś, praktykujesz w codziennej pracy, lub co interesuje Cię na tyle, że możesz łatwo zgłębić temat. 

2. Zbadaj rynkowe trendy i potrzeby 

Kluczem do sukcesu kursu jest jego aktualność. Aby dowiedzieć się, co jest obecnie popularne i pożądane, musisz przeprowadzić badanie rynku. Sprawdź, jakie kursy są popularne na platformach takich jak Udemy, Coursera, czy Teachable. Wykorzystaj dostępne narzędzia, takie jak Google Trends, aby zidentyfikować rosnące trendy i zainteresowania użytkowników. 

3. Wykorzystaj ChatGPT do inspiracji 

Tu zaczyna się magia. ChatGPT może pomóc Ci w znalezieniu inspiracji oraz analizie różnych tematów. Możesz zadać AI pytania o aktualne trendy, popularne tematy w branżach, które Cię interesują, a także poprosić o sugestie na podstawie Twojej wiedzy. 

Przykładowe pytania do ChatGPT: 

o „Jakie tematy są teraz popularne w dziedzinie marketingu online?” 

o „Jakie kursy są najczęściej poszukiwane przez osoby uczące się programowania?” 

o „Podaj pomysły na kursy z dziedziny zdrowia i wellness, które mogą być atrakcyjne w 2024 roku.” 

4. Dopasuj temat do grupy docelowej 

Po uzyskaniu listy potencjalnych tematów z pomocą ChatGPT, zastanów się nad tym, kto będzie Twoim docelowym uczestnikiem. Czy jest to osoba początkująca, czy może bardziej zaawansowana? Dostosuj temat do poziomu, który będzie odpowiadał ich potrzebom i oczekiwaniom. Możesz również zapytać ChatGPT o preferencje i potrzeby różnych grup docelowych w kontekście wybranych tematów. 

5. Testuj swoje pomysły 

Kiedy masz już kilka potencjalnych tematów, przetestuj je na swojej grupie odbiorców. Możesz opublikować krótką ankietę w mediach społecznościowych, poprosić o opinię w newsletterze lub wykorzystać grupy tematyczne. ChatGPT może pomóc w tworzeniu angażujących pytań ankietowych i analizie wyników, aby lepiej zrozumieć potrzeby Twojej grupy docelowej. 

Jak ChatGPT może pomóc? 

ChatGPT to nieocenione narzędzie, które wesprze Cię na każdym etapie wyboru tematu kursu. Oto, jak możesz go efektywnie wykorzystać: 

1. Generowanie pomysłów na kurs – Jeśli potrzebujesz inspiracji, ChatGPT może dostarczyć szeroką gamę pomysłów opartych na aktualnych trendach i twojej specjalizacji. Wpisz swoją branżę lub zainteresowania, a AI wygeneruje listę potencjalnych tematów. 

Przykład: „Podaj 10 tematów na kurs online dotyczący zdrowego stylu życia, które są aktualnie popularne.” 

2. Analiza trendów rynkowych – ChatGPT może pomóc Ci przeanalizować dane i wskazać, które tematy są obecnie najczęściej poszukiwane. Możesz poprosić o przegląd trendów w różnych branżach, co pozwoli Ci lepiej zrozumieć potrzeby rynku. 

Przykład: „Jakie są najczęściej wyszukiwane tematy kursów online w 2024 roku?” 

3. Dostosowanie tematu do grupy docelowej – Możesz użyć ChatGPT do generowania opisów potencjalnych grup docelowych na podstawie tematu kursu. To pozwoli Ci lepiej zrozumieć, kim są Twoi odbiorcy i czego oczekują od kursu. 

Przykład: „Jakie są potrzeby i zainteresowania osób w wieku 25-35 lat, które chcą się uczyć programowania?” 

4. Testowanie pomysłów – Kiedy masz już kilka pomysłów, ChatGPT może pomóc w stworzeniu ankiet i pytań, które przetestują zainteresowanie twoją tematyką wśród potencjalnych uczestników. 

Przykład: „Pomóż mi stworzyć ankietę do badania zainteresowania kursem na temat zarządzania projektami.” 

Podsumowanie dnia 1 

Wybór tematu kursu online to kluczowy pierwszy krok. Dzięki wykorzystaniu ChatGPT możesz szybko wygenerować listę pomysłów, przeanalizować trendy rynkowe oraz dostosować temat do grupy docelowej. Dziś dowiedziałeś się, jak przeprowadzić badanie rynku, korzystając z narzędzi AI, a także jak testować swoje pomysły w praktyce. Wybierz temat, który jest aktualny, pożądany przez odbiorców, i jednocześnie zgodny z Twoją pasją – a dzięki temu masz solidne podstawy do stworzenia popularnego kursu online. 

Przemysław Gmerek 

Ekspert w dziedzinie ChatGPT

ChatGPT w finansach - gotowe prompty: Automatyzacja obsługi klienta i personalizacja usług

Automatyzacja obsługi klienta i personalizacja usług 

Obsługa klienta stanowi niezmiernie ważny obszar. Zobaczymy, jak bardzo ChatGPT może on usprawnić pracę działu finansowego oraz jak wykorzystać go do personalizacji usług, tak aby każdy klient poczuł się ważny. Przedstawiamy również procesy automatyzacyjne, w których można zastosować ChatGPT. 

Obsługa klienta stanowi niezmiernie ważny obszar. Fot. Pixabay

Obsługa klienta 

 

Oto konkretne, szczegółowe polecenia dla ChatGPT, które mogą być przydatne w obsłudze klienta instytucji finansowej. 

Obsługa zapytań konta bankowego 

POLECENIE: 

Stwórz skrypt do automatycznego informowania klientów na ich żądanie o bieżącym saldzie konta.

Zaprojektowanie tego skryptu ma kluczowe znaczenie dla umożliwienia klientom szybkiego dostępu do informacji o stanie ich kont bankowych, co jest niezwykle pomocne w codziennym zarządzaniu finansami. Umożliwia klientom natychmiastowe sprawdzenie salda za pośrednictwem prostego interfejsu, takiego jak aplikacja mobilna czy strona internetowa, co zapewnia im większą kontrolę nad finansami i większy komfort psychiczny.  

POLECENIE: 

Opracuj procedurę automatycznego resetowania PIN-u karty na żądanie klienta, włączając odpowiednie kroki weryfikacji tożsamości. 

Kluczowym elementem tej procedury jest zaimplementowanie skutecznych i bezpiecznych kroków weryfikacji tożsamości, aby resetowanie PIN-u było możliwe tylko dla uprawnionych użytkowników. Dzięki temu klienci mogą czuć się bezpiecznie, wiedząc, że ich środki są chronione przed nieautoryzowanym dostępem, co jednocześnie zwiększa ich zaufanie do instytucji finansowej.

POLECENIE: 

Zaprojektuj system do automatycznego generowania i wysyłania historii transakcji klienta za ostatni miesiąc. 

Zadaniem takiego systemu jest dostarczanie na żądanie klienta szczegółowego zestawienia transakcji z ostatniego miesiąca. Ułatwia to klientom śledzenie wydatków i przychodów, a tym samym pozwala efektywnie zarządzać budżetem domowym. Automatyzacja tego procesu nie tylko oszczędza czas klienta, ale także zapewnia mu lepsze doświadczenia z bankowością cyfrową, co stanowi nieocenioną wartość dodaną w erze cyfrowej transformacji sektora finansowego. 

Zrozumienie, jak efektywnie komunikować się z narzędziami takimi jak ChatGPT, jest kluczowe dla maksymalizacji ich potencjału. Kiedy zadajemy sztucznej inteligencji jasno zdefiniowane, precyzyjne polecenia, otwieramy drzwi do świata możliwości. ChatGPT jest zaprojektowany tak, aby z niezwykłą dokładnością interpretować nasze instrukcje. Wart podkreślenia jest fakt, że narzędzie to nie tylko rozumie kontekst naszych zapytań, ale również dostosowuje się do naszego stylu komunikacji. Dzięki temu im więcej z nim pracujemy, tym bardziej płynna i efektywna staje się ta współpraca. Jest to wspaniałe narzędzie, które może znacząco usprawnić naszą pracę, pomagając nam z większą łatwością i skutecznością osiągnąć wyznaczone cele. 

Zarządzanie kredytami i pożyczkami 

POLECENIE: 

Stwórz skrypt do automatycznego udzielania informacji o statusie wniosku kredytowego klienta. 

To polecenie ma na celu stworzenie zautomatyzowanego narzędzia, które umożliwi klientom instytucji finansowej szybki i wygodny dostęp do informacji o statusie ich wniosków kredytowych. Skrypt powinien być w stanie zidentyfikować klienta i powiązany z nim wniosek, a następnie dostarczyć mu aktualne informacje o etapie, na którym  się znajduje jego wniosek (np. przyjęty, weryfikowany, zatwierdzony, odrzucony). Jest to kluczowe narzędzie do zwiększenia przejrzystości procedur kredytowych i podnoszenia ogólnej satysfakcji klientów. 

POLECENIE: 

Opracuj procedurę dla ChatGPT do przekazywania informacji o dostępnych opcjach refinansowania pożyczki. 

Zadanie to skupia się na zaprojektowaniu procedury, która pozwoli ChatGPT udzielać precyzyjne i zrozumiałe informacje o możliwościach refinansowania dostępnych dla klienta. Procedura powinna obejmować analizę bieżącej sytuacji finansowej klienta, jego historii kredytowej oraz warunków obecnie posiadanych zobowiązań, aby móc przedstawić najbardziej odpowiednie opcje refinansowania. Celem jest umożliwienie klientom podjęcia świadomej decyzji finansowej, co może przyczynić się do poprawy ich kondycji finansowej. 

POLECENIE: 

Zaprojektuj skrypt do informowania klientów o nadchodzących terminach spłaty rat kredytowych i wysokości kolejnych płatności. 

Celem tego promptu jest stworzenie skryptu, który automatycznie przypomni klientom o nadchodzących terminach spłaty rat oraz poinformuje o wysokości tych płatności. Taki skrypt powinien być w stanie integrować się z systemami bankowymi, aby na bieżąco śledzić harmonogram spłat i wysyłać odpowiednie powiadomienia. Jest to nieoceniona pomoc w zarządzaniu finansami osobistymi, która może znacząco przyczynić się do uniknięcia opóźnień w płatnościach i związanych z nimi konsekwencji. 

Inwestycje i zarządzanie portfelem 

POLECENIE: 

Stwórz procedurę dla ChatGPT do automatycznego doradzania klientom w zakresie opcji inwestycyjnych dostępnych w banku. 

ChatGPT staje się cyfrowym doradcą, który analizuje różnorodne opcje inwestycyjne oferowane przez bank oraz dostosowuje je do indywidualnych potrzeb i celów finansowych klienta. Poprzez zastosowanie zaawansowanych algorytmów i sztucznej inteligencji ChatGPT może skutecznie oceniać profile ryzyka oraz preferencje inwestycyjne klientów, a następnie proponować im optymalne strategie inwestycyjne. To narzędzie znacząco poprawia personalizację usług, zwiększając satysfakcję i zaangażowanie klientów. 

POLECENIE: 

Opracuj skrypt do monitorowania zmian wartości portfela inwestycyjnego klienta i informowania go o tych zmianach. 

Ten skrypt umożliwia ChatGPT śledzenie i analizowanie aktualnych wartości aktywów inwestycyjnych klienta oraz dostarczanie automatycznych aktualizacji w przypadku istotnych zmian rynkowych. System ten zapewnia klientom poczucie bezpieczeństwa i kontroli nad ich inwestycjami, informując ich o wszelkich korzystnych lub niekorzystnych ruchach rynkowych, co umożliwia szybką reakcję i dostosowanie strategii inwestycyjnych. 

POLECENIE: 

Zaprojektuj system do automatycznego udzielania odpowiedzi na pytania dotyczące ryzyka związanego z różnymi rodzajami inwestycji. 

ChatGPT wyposażony w tę funkcję działa jako interaktywny edukator, który udziela wyjaśnień na temat różnych aspektów ryzyka związanego z poszczególnymi rodzajami inwestycji. System pomaga klientom zrozumieć potencjalne zagrożenia i korzyści, analizując dane i trendy rynkowe. Dzięki temu klienci mogą podejmować bardziej świadome decyzje, co wzmacnia ich zaufanie do banku i zwiększa ich zaangażowanie w zarządzanie własnymi finansami. 

Jak widać, wykorzystanie ChatGPT w roli inteligentnego doradcy może bardzo pomóc organizacji. Przede wszystkim ChatGPT jest w stanie w czasie rzeczywistym analizować oferty produktów finansowych, dostosowując je do indywidualnego profilu ryzyka i preferencji klienta. Uważam, że jest to niezmiernie cenne, ponieważ buduje zaufanie i lojalność klientów, którzy oczekują nie tylko profesjonalnych, ale także szybkich i dopasowanych do ich potrzeb odpowiedzi. 

Co więcej, w dynamicznym świecie finansów, którego jedyną cechą stałą jest zmienność, klientom zależy na bieżącym monitorowaniu stanu i wartości ich inwestycji. Polecenie stworzone dla ChatGPT może automatycznie dostarczać informacje o wszelkich zmianach w wartości portfela inwestycyjnego, co jest kluczowe dla podejmowania świadomych i szybkich decyzji inwestycyjnych. Dodatkowo system odpowiadający na pytania dotyczące ryzyka inwestycyjnego pozwala klientom na głębsze zrozumienie i ocenę potencjalnych zagrożeń związanych z różnymi opcjami inwestycyjnymi. Taka wiedza jest nieoceniona, ponieważ stanowi fundament dla edukacji i rozwijania kompetencji inwestycyjnych klientów, co z kolei wzmacnia ich pewność siebie i skuteczność na rynku finansowym. Ponadto może budować zaufanie klientów względem instytucji finansowej. 

Obsługa kart kredytowych i debetowych 

Kolejnym obszarem zastosowania ChatGPT w instytucji finansowej jest obsługa kart kredytowych i debetowych. Tu również możemy wykorzystać to sprytne narzędzie — wystarczy wpisać odpowiednie polecenia. 

POLECENIE: 

Opracuj skrypt do informowania klientów o podejrzanych transakcjach na ich kartach kredytowych. 

W odpowiedzi na rosnące potrzeby bezpieczeństwa ważne jest, by klienci byli niezwłocznie informowani o wszelkich podejrzanych działaniach na ich kartach kredytowych. Skrypt, który analizuje wzorce transakcji w czasie rzeczywistym i wysyła alerty w przypadku wykrycia potencjalnego oszustwa, jest niezbędny. Takie rozwiązanie nie tylko zapewnia dodatkową warstwę bezpieczeństwa, ale także pozwala klientom szybko reagować, umożliwiając zminimalizowanie szkód finansowych. 

POLECENIE: 

Stwórz procedurę do blokowania i odblokowywania kart na żądanie klienta przez ChatGPT. 

Zaprojektowanie procedury, która umożliwia klientom łatwe blokowanie i odblokowywanie ich kart kredytowych za pośrednictwem ChatGPT, jest wręcz konieczne dla zapewnienia kontroli nad finansami. To udogodnienie nie tylko zwiększa komfort użytkowników, lecz również pozwala im zarządzać kartami w sposób, który najlepiej odpowiada ich aktualnym potrzebom, co jest szczególnie przydatne w sytuacji zgubienia karty lub podejrzenia nadużyć. 

POLECENIE: 

Zaprojektuj system do wysyłania automatycznych powiadomień o zbliżającym się terminie wygaśnięcia karty kredytowej. 

Prompt, który automatycznie informuje klientów o zbliżającym się terminie wygaśnięcia karty kredytowej, pozwala zapewnić ciągłość ich operacji finansowych. Regularne przypomnienia pomagają im w odpowiednim czasie podjąć niezbędne kroki, takie jak odnowienie karty, co zapobiega niespodziewanym problemom podczas dokonywania płatności. 

Te trzy polecenia demonstrują, jak wykorzystanie zaawansowanych technologii sztucznej inteligencji może radykalnie poprawić doświadczenia klientów. ChatGPT sprawia, że interakcje z instytucjami finansowymi stają się bardziej responsywne, intuicyjne i bezpieczne. Celem tych rozwiązań jest zarówno zwiększenie wygody użytkowania, jak i umocnienie zaufania i zadowolenia klientów, dzięki czemu możliwe jest budowanie długotrwałych relacji i lojalności wobec banku. 

Usługi bankowości internetowej 

POLECENIE: 

Stwórz skrypt do pomocy klientom w rejestracji i konfiguracji bankowości internetowej. 

W dzisiejszym szybko zmieniającym się świecie cyfrowym dostęp do bankowości internetowej jest niezbędny. Dzięki skryptowi, który krok po kroku wspiera w procesie rejestracji i konfiguracji dostępu do bankowości online, użytkownicy mogą łatwiej korzystać z narzędzi finansowych. Taki system ułatwia klientom pierwsze kroki, zwiększa ich zaangażowanie i zadowolenie oraz zapewnia samodzielność w zarządzaniu finansami. 

POLECENIE: 

Opracuj procedurę resetowania hasła do bankowości internetowej, zabezpieczoną odpowiednimi środkami weryfikacji. 

Bezpieczeństwo danych to priorytet w bankowości internetowej. Procedura resetowania hasła, która obejmuje środki weryfikacji tożsamości, jest kluczowa dla ochrony kont klientów. Taka procedura powinna być intuicyjna, by umożliwić klientom szybkie odzyskanie dostępu do kont, a jednocześnie zapewnić, że jedynie upoważnione osoby będą mogły zmienić hasło. Podnosi to poziom zaufania klientów do systemu bankowego. 

POLECENIE: 

Zaprojektuj interfejs ChatGPT do przeprowadzania klientów przez proces ustawiania alertów SMS i e-mail dotyczących ich kont. 

Informowanie klientów o ważnych zdarzeniach bankowych, takich jak podejrzane transakcje czy nadchodzące terminy płatności, nie tylko zwiększa bezpieczeństwo finansowe, ale także poprawia ogólną komunikację między bankiem a klientem. Uważam, że taki interfejs może znacząco ułatwić klientom monitorowanie ich kont i zarządzanie finansami w bardziej świadomy sposób. 

Powyższe polecenia mają kluczowe znaczenie dla poprawy dostępu i bezpieczeństwa usług finansowych w cyfrowym świecie. Skrypt wspierający klientów w rejestracji i konfiguracji bankowości internetowej zapewnia łatwy dostęp do narzędzi finansowych, zwiększając zaangażowanie i samodzielność klientów w zarządzaniu ich finansami. Procedura resetowania hasła, która zawiera solidne środki weryfikacji, gwarantuje ochronę danych klientów oraz umożliwia szybkie i bezpieczne odzyskiwanie dostępu do konta. Natomiast interfejs ChatGPT do ustawiania alertów SMS i e-mail zarówno poprawia komunikację banku z klientem, jak i wzmacnia bezpieczeństwo finansowe klienta, ponieważ pozwala mu lepiej monitorować konto. Każde z tych rozwiązań demonstruje, jak technologie przeobrażają interakcje bankowe, czyniąc je bardziej intuicyjnymi, bezpiecznymi i odpowiednimi do potrzeb współczesnych użytkowników. 

Zarządzanie reklamacjami 

ChatGPT może być użyteczny również w tym obszarze funkcjonowania instytucji finansowych. Wprowadzenie poniższych poleceń pozwala zautomatyzować proces przyjmowania i rejestrowania skarg i reklamacji oraz zarządzania nimi w czasie. Wirtualny asystent może także pomóc w przygotowaniu odpowiedzi, a nawet sugerować, co należy w niej zawrzeć. 

POLECENIE: 

Opracuj skrypt do automatycznego przyjmowania i rejestrowania reklamacji i sugestii klientów. 

Prompt ten ułatwia zbieranie ważnych informacji zwrotnych od klientów oraz umożliwia szybkie i zorganizowane udzielanie odpowiedzi na wszelkie skargi, reklamacje, wnioski i sugestie, co przekłada się na większe zadowolenie. 

POLECENIE: 

Stwórz system do kierowania reklamacji klientów do odpowiednich działów lub osób w instytucji finansowej. 

Poprzez polecenie, które automatycznie przekierowuje zgłoszenia do odpowiednich działów lub osób, instytucje mogą zagwarantować, że każda sprawa będzie rozwiązywana przez najbardziej kompetentnych w każdym przypadku pracowników. Taki mechanizm nie tylko usprawnia wewnętrzne procesy, ale również buduje zaufanie klientów, pokazując im, że są traktowani poważnie i profesjonalnie. 

POLECENIE: 

Zaprojektuj procedurę dla ChatGPT do informowania klientów o statusie ich reklamacji i przewidywanym terminie rozpatrzenia. 

Dzięki automatycznym aktualizacjom klienci mogą być na bieżąco informowani o postępach w rozpatrywaniu ich sprawy, co znacząco zwiększa ich zadowolenie i sprawia, że instytucja jest postrzegana jako dbająca o wysoki standard obsługi klienta. 

Obsługa specjalna i personalizacja usług 

POLECENIE: 

Opracuj skrypt do personalizowania interakcji z klientami na podstawie ich historii transakcji i preferencji. 

Skrypt, który analizuje historię transakcji i preferencje klientów, pozwala dostosować komunikację i oferty do indywidualnych potrzeb. Dzięki temu każdy klient czuje, że jego potrzeby są rozumiane i respektowane, co podnosi jego zaufanie oraz zadowolenie z usług banku. Taka personalizacja poprawia doświadczenia użytkowników, a w rezultacie zwiększa ich zaangażowanie i częstotliwość korzystania z usług finansowych. 

POLECENIE: 

Stwórz procedurę dla ChatGPT do udzielania porad na temat produktów finansowych najlepiej dopasowanych do potrzeb klienta. 

Umożliwienie ChatGPT oferowania porad na temat najlepiej dopasowanych produktów finansowych jest kolejnym krokiem w kierunku inteligentnej automatyzacji obsługi klienta. Procedura ta powinna przeprowadzać klientów przez różnorodne opcje, wyjaśniając korzyści i ryzyka związane z każdym produktem finansowym. Dzięki temu klienci mogą podejmować świadome decyzje, które najlepiej odpowiadają ich aktualnym potrzebom i celom finansowym. 

 

3 rozbudowane polecenia dla ChatGPT w obsłudze klienta 

 

Oto przykłady szczegółowych i precyzyjnych poleceń, dzięki którym z pomocą ChatGPT można efektywnie wykonywać bardzo złożone zadania z zakresu obsługi klienta w środowisku finansowym.  

Zarządzanie wnioskami o pożyczki 

POLECENIE: 

Opracuj skrypt, który przeprowadza klientów przez proces składania wniosku o pożyczkę, przedstawiając informacje o wymaganych dokumentach, przewidywanym czasie przetwarzania oraz stopach procentowych i pozostałych warunkach spłaty. 

Obsługa zapytań dotyczących konta 

POLECENIE: 

Stwórz szczegółowy skrypt do odpowiadania na pytania klientów dotyczące ostatnich transakcji na ich koncie, w tym dat, kwot i odbiorców płatności, zapewniający jednocześnie wysoki poziom bezpieczeństwa i prywatności danych. 

Reagowanie na zgłoszenia utraty lub kradzieży karty 

POLECENIE: 

Zaprojektuj procedurę automatycznego blokowania zgubionej lub skradzionej karty bankowej, informującą klienta o krokach, które należy podjąć natychmiast po zgłoszeniu, oraz o procesie wydania nowej karty. 

Adam Parysz 

--------------- 

Adam Parysz jest autorem książki na temat praktycznego wykorzystania sztucznej inteligencji w szeroko rozumianych finansach, Polecenia dla ChatGPT w finansach: praktyczne zastosowanie w biznesie i finansach osobistych. 

Jak przygotować się do rozmowy rekrutacyjnej i rozwijać karierę zawodową?

 

Rozmowa rekrutacyjna to nie tylko egzamin, lecz także szansa na świadome zaprezentowanie siebie i zbudowanie własnej marki zawodowej. W świecie, gdzie konkurencja na rynku pracy jest duża, a wymagania pracodawców stale rosną, przygotowanie i odpowiednia postawa stają się kluczem do sukcesu. 

Poniżej znajdziesz sprawdzone wskazówki, które pomogą Ci przejść przez proces rekrutacyjny i świadomie rozwijać swoją karierę. 

Rozmowa rekrutacyjna. Ilustracja: Pixabay

1. Pamiętaj, że rekrutacja to proces obustronny

Rekruterzy podkreślają, że rozmowa kwalifikacyjna to dialog, a nie przesłuchanie. Pracodawca ocenia Ciebie, ale Ty także masz prawo oceniać firmę, jej kulturę i warunki pracy. Zadając pytania, pokazujesz zaangażowanie i sprawdzasz, czy to miejsce faktycznie pasuje do Twojej wizji kariery. 

2. Analiza siebie i swojej ścieżki zawodowej 

Zanim złożysz CV, poświęć chwilę na określenie swojego planu kariery:

• jakie są Twoje mocne strony,

• które kompetencje chcesz rozwijać,

• gdzie widzisz się za kilka lat. 

Ćwiczenie SWOT (mocne i słabe strony, szanse i zagrożenia) pomoże Ci lepiej zrozumieć, w czym jesteś dobry i jakie elementy wymagają poprawy. 

3. CV i pierwsze wrażenie

Dobre CV nie jest encyklopedią – ma być Twoją wizytówką. Powinno być przejrzyste, spójne i zawierać: 

• dane i doświadczenie,

• wykształcenie,

• kompetencje,

• zwięzłe podsumowanie zawodowe. 

 Pamiętaj: rekruter często spędza na pierwszej selekcji CV tylko od kilku do kilkunastu sekund. 

4. Przygotowanie do rozmowy w 6 krokach 

Według ekspertów warto przed rozmową:

1. Przeanalizować ofertę pracy i wymagania.

2. Zrobić przegląd swojego życiorysu – tak, aby każdy punkt w CV móc omówić.

3. Zbierać informacje o firmie (warto znać jej projekty, kulturę, wartości).

4. Dowiedzieć się, kto będzie prowadził rozmowę.

5. Przećwiczyć odpowiedzi z zaufaną osobą.

6. Zapanować nad stresem, np. poprzez techniki oddechowe. 

5. Model STAR – Twoje najlepsze narzędzie

Na pytania dotyczące doświadczenia odpowiadaj według metody STAR:

• S (sytuacja) – krótko opisz kontekst,

• T (task) – wskaż swoje zadanie,

• A (action) – wyjaśnij, co zrobiłeś,

• R (result) – pokaż efekt i wnioski. 

 Takie odpowiedzi są konkretne, logiczne i pokazują Twoje kompetencje w działaniu. 

6. Sekrety rekruterów, o których warto pamiętać 

• Nie istnieją kandydaci idealni – ważniejsze jest dopasowanie i potencjał do rozwoju. 

• Pracy często nie dostaje ten „najlepszy” kandydat, lecz ten, który potrafi się najlepiej sprzedać i nawiązać relację. 

•  Rekruterzy zwracają uwagę na mowę ciała, punktualność i entuzjazm – to drobiazgi, które robią wielką różnicę.  

7. Rozwój kariery nie kończy się na rozmowie 

Rozmowa kwalifikacyjna to dopiero początek. Kluczem do dalszego sukcesu jest: 

• budowanie marki osobistej – pokaż w sieci (np. na LinkedIn), kim jesteś i jakie wartości reprezentujesz 

• rozwój kompetencji miękkich – zarządzanie ludźmi, komunikacja, umiejętność pracy w zespole,

• automotywacja i pewność siebie – rozwijaj swoje mocne strony i ucz się na błędach.  

Podsumowanie

Rozmowa rekrutacyjna to sztuka łączenia przygotowania z autentycznością. Zadbaj o CV, wizerunek i kompetencje, ale przede wszystkim pokaż, kim jesteś i dokąd zmierzasz. Rozwój kariery to proces ciągły – wymaga świadomych decyzji, odwagi i konsekwencji.

Pamiętaj: najlepszą inwestycją zawsze jesteś Ty sam.

 

Artykuł powstał z inspiracji następującymi książkami: 

Agnieszka Ciećwierz, Daj się zrekrutować! Jak przygotować się do procesu rekrutacji, 

Angelika Śniegocka, Rozmowa kwalifikacyjna. O czym nie wiedzą kandydaci do pracy, czyli sekrety rekrutujących, 

Chris Guillebeau, Skazany na sukces. Znajdź pracę marzeń, 

Dale Carnegie, Jak rozwinąć swoją karierę. O awansach, zarządzaniu i zmianach zawodu.