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深度學習和AI創新驅動營銷的未來(視頻)

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不知道怎麼開始使用人工智能嗎?我們對營銷人員的按需駕駛AI係列。

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在研究實驗室的一些最創新world-HubSpot AI公司,OpenAI,和他目前的角色在Google-Vedant Misra曾在許多人工智能發展的重新定義市場營銷、商業和社會。

我們截至2022年麥孔爐邊談話,營銷人工智能研究所首席執行官保羅Roetzer探索如何VedanBETVlCTOR1946伟德t從研究中微子,黑洞,哥倫比亞大學和宇宙微波背景生成定製的銷售和營銷內容深度學習創業,Kemvi,他賣給HubSpot的2017年。

營銷者的機會比比皆是正在學習人工智能及其在營銷中的作用格局。從這個教育和學習更多激動人心的保羅和Vedant之間的談話。

看Vedant Misra麥孔2022與保羅Roetzer爐邊談話

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當營銷人員思考創新技術和行業領先的公司看,穀歌和HubSpot的當然是在列表的頂部。當下一代營銷者思考創新技術,OpenAI已經成為一個家喻戶曉的名字。目前Vedant Misra工作(或工作)在所有三個。

Misra解釋說,“過去五年的主要故事在這個空間,我們可以非常簡單的方法,不做太多的修改,隻是規模極其龐大的模型和非常大的數據集。這些係統繼續變得越來越聰明和聰明。

我們已經看到一個接一個的這些係統發達,從GPT-2開始,出乎一些人的意料,有15億參數。”

你能想到的一個參數作為一個數字。更多的參數很多,它可以吸收更多的信息。比較大腦一個模型,一個參數是一個突觸。突觸越多,更大的大腦。同樣,更多的參數模型,它可以吸收更多的信息。

如前所述,GPT-2有15億個參數。讓我們把視角與GPT-3 1750億參數和穀歌的棕櫚模式在5400億參數。

這些大型語言模型繼續改善。當你增加模型的大小和增加這些數據集的大小,這些模型可以選擇各種各樣的東西,你就不會預料到,他們能夠學習,沒有明確的教學他們任何東西。增加參數有一個非常簡單的客觀的一個大型數據集,並試圖預測,例如,下一個單詞出現在數據。

Misra說,“人們通常認為這些模型是一個限製他們無法解決推理問題,尤其是,他們很難用數學問題,數學和科學問題。”

隨後,穀歌發布了密涅瓦,表明有相當簡單的方法,我們可以得到一個模型來解決科學和數學難題的一位才華橫溢的高中生或大學生。

這些令人印象深刻的進步在很大的語言模型繼續數年時間軸向前移動,幫助營銷人員和商業領袖在新的和令人興奮的方式。

關鍵外賣:

  • AI的威脅之前,我們需要關注其他事情,包括經濟破壞和社會的需要適應人工智能可以提高他們的生活。
  • 我們需要遏製壞演員和阻止他們的功能改善。這可能是任何東西,從deepfakes惡意用來開發新類型的武器或試圖侵入安全的係統。
  • 無論多麼先進的機器,人類仍然是唯一適合理解其他人想要的東西。這些係統都從與人類互動。
  • 營銷人員的角色開始轉變,學習如何有效地使用AI-powered工具,這些工具。

Misra結束這爐邊談話說,“我認為有很多的認知負擔,可以起飛的人,搬到電腦,然後免費我們有創造力和其他問題,我們更關心工作。”

偉大的,樂觀展望未來的營銷和人工智能,和一個很好的方式結束麥孔2022。是時候思考技術的作用在你的職業生涯,和營銷人工智能研究所和我們的社區來幫助。BETVlCTOR1946伟德

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