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2023年11月28日 星期二

智慧手機大廠在軟硬整合的 Gen AI 行動服務中的機遇

 

智慧手機大廠在軟硬整合的 Gen AI 行動服務中的機遇



觸機

 當今科技領域正迅速進入以人工智能為核心的新時代,其中軟硬整合的 Gen AI 行動服務正成為重塑市場版圖的關鍵。對智慧手機大廠而言,這不僅是挑戰,更是轉型與創新的重大機遇。


本文嘗試探討智慧手機大廠在此領域的優勢,並分析其面臨的挑戰與未來的發展方向。




首先從知識經濟(智慧財產經濟)的核心三要素出發,接者描述智慧手機大廠的核心競爭優勢和基本優勢的角度(市場與用戶體驗),再探討環境的影響以及技術挑戰和限制,最後綜合未來發展方向,這六種面向進行初步解析。

1. 知識經濟中的核心要素: 在知識經濟時代,生成式 AI 的三大核心要素內容創造、傳遞與交易、內容儲存與管理變得至關重要。智慧手機大廠在內容儲存與管理方面擁有獨特的優勢。由於他們的設備普及率高,加上與雲端儲存服務的緊密整合,這使得他們能夠可以更有效地管理和分發生成式內容,甚至進一步結合交易與傳遞提高交換價值。


2. 智慧手機大廠的核心優勢: 智慧手機大廠在技術整合方面具有顯著的競爭優勢。他們的技術基礎和資源豐富,包括先進的硬件設計和成熟的軟件開發能力。這些公司不僅在市場上占有重要地位,而且在品牌影響力方面也有顯著優勢,這有助於新技術和服務的快速推廣。


此外,這些公司控制著從硬件生產到軟件開發的整個供應鏈,使得技術和服務可以有效整合和協調。這種能力使得智慧手機大廠能夠迅速應對市場需求的變化,並在競爭激烈的市場中保持領先地位。


同時,CHATGPT GPT Store 預計將成為傳遞交易的主要平台。智慧手機大廠如果能與此平台合作,將有機會進一步加強市場地位,創造新的商業機會。



3. 市場趨勢與用戶體驗: 市場趨勢顯示,未來的科技發展將更加重視用戶體驗。智慧手機大廠必須深入了解用戶對新技術的接受程度,並重視隱私和安全問題。提供無縫且吸引人的用戶體驗,設計直觀的用戶界面,以及保護用戶數據安全,將成為他們成功的關鍵因素。畢竟,這是智慧手機大廠面向市場用戶所擁有的相對優勢。


4. 環境和社會因素: 當前,全球越來越重視環境可持續性和社會責任。智慧手機大廠在推動技術創新的同時,必須考慮其對環境和社會的影響。這包括減少碳足跡、促進綠色能源的使用,以及確保其產品和服務不會加劇社會不平等。這一塊新興技術如AI DL和區塊鏈技術的整合應用顯得至關重要。


5. 技術挑戰和限制: 在整合 AI 和區塊鏈技術方面,智慧手機大廠面臨著一系列挑戰和限制,包括處理大量數據的能力、確保軟件和硬件的相容性,以及持續創新以跟上技術的快速發展。這些挑戰要求他們不斷投資於研發,並積極尋求創新的解決方案。


6. 未來趨勢的預測和適應: 隨著市場和技術趨勢的不斷變化,智慧手機大廠必須保持靈活和前瞻性。特別是當智慧手機應用創新已經僵化到乏善可陳的時刻,這意味著需要投入更多資源,瞄準其他可整合技術發展的潛在方向挖掘先機,甚至更進一步預測即將爆發的新興技術,並且迅速反應市場需求和用戶行為的變化。此外,考慮如何利用新興技術,如 6G 通訊、AI 深度或機器學習的新應用例如(CHATGPT),以及探索成為物聯網的關鍵節點,作為提升未來智慧手機產品服務價值的關鍵基礎。



心得

從上面的內容可以看出,智慧手機行動裝置大廠,在軟硬整合的 Gen AI 行動服務領域擁有巨大的機遇。他們的核心優勢,結合知識經濟的要素,使他們能夠在技術創新的浪潮中扮演關鍵角色。然而,為了在未來保持市場領先地位,他們需要全面關注技術進步、市場趨勢、用戶需求、環境和社會影響,以及技術挑戰。這將是決定這些廠商未來在市場上維持甚至提高影響力和保持成功或是後來居上的關鍵因素。


2023© 汪周禮 @ 智合創新


2023年11月18日 星期六

[假日就是要學習] 每天一篇arXiv_ Prompt Engineering - RAR (Rephrase and Respond)

 [假日就是要學習]




每天一篇arXiv

Prompt Engineering - RAR (Rephrase and Respond) paper

https://arxiv.org/abs/2311.04205

2023.11.18(六)


前言:

這次介紹新的提示工程RAR (Rephrase and Respond)重要論文。


看過RAR後,與我之前介紹 和 CHATGPT辯論的基礎概念類似,都是要求LLM自行調整與修改,但是自我辯論模式在語意邏輯運用上的挑戰更大,中間牽涉到運用邏輯謬誤(Logical Fallacy) 來測試ChatGPT是否有能力分辨,至少就我自己過去的測試結果,完全沒辦法唬弄過去,一一被ChatGPT拆解,甚至在觀察ChatGPT拆解這些故意設套的邏輯謬誤問題中,也會有新觀點出現,非常有趣。(自我辯論模式訓練LLM的部分,後面再找時間向大家介紹分享)



方法:

1. 運用ChatGPT插件分析(ChatGPT Plugin tool)

2. 根據設計好的簡易鑽石提問模型(開放式提問與收鏈提問)來觀察回答結果,這個簡易提問題模式包括:基本介紹,具體分析,應用影響與限制,未來發展,價值以及使用方式。


目的:

請CHATGPT 先解析論文內容後,根據使用者提出的問題,快速得到想要了解的主題內容。如此一來,讓閱讀者在深入研究論文前,就能先透過問題鎖定想要知道的資訊內容範圍,決定是否要深入閱讀,這樣可以節省更多研究時間,閱讀更多的論文資訊,提高資訊分析與研究效率。


以下是整理所有問題與內容後,將資訊摘要分類的結果,作為閱讀參考。



這次針對本篇論文分別提出六種不同問題,以下是根據論文內容透過問題詢問CHATGPT,並忠實還原CHATGPT回答內容

ChatGPT回應 1:

論文內容初步介紹

這篇論文名為《重述與回應:讓大型語言模型為自己提出更好的問題》(Rephrase and Respond,簡稱RaR),由Yihe Deng、Weitong Zhang、Zixiang Chen 和 Quanquan Gu 共同撰寫。該論文介紹了一種新方法,允許大型語言模型(LLMs)重述並擴展人類提出的問題,然後在單一提示中提供回應。主要內容包括:

    人類與LLMs之間的誤解:由於思維框架的差異,人類與LLMs之間可能產生誤解,導致回應不正確。

    提示質量的影響:提示的質量顯著影響LLMs的回應質量。

    重述與回應方法:RaR允許LLMs重述並擴展人類提出的問題,然後在單一提示中提供回應,從而增強語義清晰度並減少歧義。

    RaR的兩步驟變體:首先由一個重述LLM重述問題,然後將原始問題和重述問題一起傳遞給不同的回應LLM。這有助於將重述問題從更能力強的LLM轉移,以釐清較不先進模型的歧義。

    跨任務的性能提升:實驗表明,RaR顯著提高了不同模型在各種任務上的性能。

    與思維鏈(CoT)方法的比較:RaR被證明與CoT方法互補,結合使用可以獲得更好的性能。

    減少歧義的重要性:論文強調了減少問題中的歧義和對齊人類與LLMs的思維框架的重要性。


總的來說,這篇論文將RaR作為一種提高LLM性能和評估LLM能力的有效方法,強調了減少歧義和對齊人類與LLMs思維框架的重要性。


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ChatGPT回應2:

具體介紹:


這篇論文《重述與回應:讓大型語言模型為自己提出更好的問題》(Rephrase and Respond,簡稱RaR)的主要內容:


    人類與LLMs之間的誤解:論文指出,人類與大型語言模型(LLMs)在互動時,由於思維框架的差異,經常會產生誤解。這種誤解可能導致LLMs給出不準確或不相關的回應。


    提示質量的影響:LLMs的回應質量很大程度上取決於給定提示的質量。如果提示含糊不清或歧義重重,LLMs可能無法正確理解並給出恰當的回答。


    重述與回應方法:RaR方法允許LLMs對人類提出的問題進行重述和擴展,然後在同一提示中給出回應。這種方法通過重述問題,有助於提高語義清晰度,減少歧義,從而提高LLMs的回應質量。


    RaR的兩步驟變體:這個變體涉及到兩個不同的LLMs。首先,一個LLM對問題進行重述,然後將原始問題和重述後的問題一起傳遞給另一個LLM進行回應。這種方法特別適用於當原始LLM可能無法完全理解或處理複雜問題時,通過更先進的LLM進行重述來幫助釐清問題。


    跨任務的性能提升:作者通過一系列實驗證明了RaR方法能夠顯著提高LLMs在不同任務上的性能,包括理解複雜問題和提供更準確的回應。


    與思維鏈(CoT)方法的比較:RaR與另一種稱為思維鏈(Chain-of-Thought,CoT)的方法進行了比較。CoT方法鼓勵LLMs在回答問題前,先進行一系列的思考步驟。研究發現,RaR與CoT方法可以互補,結合使用時能進一步提高性能。


    減少歧義的重要性:論文強調,為了提高LLMs的準確性和有效性,減少問題中的歧義並對齊人類與LLMs的思維框架是非常重要的。


總之,這篇論文提出的RaR方法顯示了通過改進問題的表述方式來提高LLMs理解和回應能力的潛力。


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ChatGPT回應3

影響與限制


這篇論文《重述與回應:讓大型語言模型為自己提出更好的問題》(Rephrase and Respond,簡稱RaR)提出的方法對於大型語言模型(LLMs)的應用有著重要的影響,同時也存在一些限制:


影響

    提高準確性和理解能力:RaR方法通過讓LLMs重述問題,有助於提高對問題的理解,從而提供更準確和相關的回應。

    減少歧義:在人機交互中,歧義是一個常見問題。RaR方法通過清晰地重述問題,有助於減少這種歧義。

    擴展LLMs的應用範圍:這種方法可以使LLMs在更廣泛的領域和更複雜的任務中發揮作用,特別是在需要深入理解和處理複雜問題的場景中。

    與其他方法的結合:RaR方法可以與其他方法(如CoT)結合使用,進一步提升LLMs的性能。


限制


    依賴於模型的能力:RaR方法的效果在很大程度上依賴於LLMs的基本能力。如果一個模型本身對語言的理解有限,那麼即使進行了重述,也可能無法達到理想的效果。

    處理時間和資源消耗:重述問題並生成回應可能需要額外的處理時間和計算資源,尤其是在使用兩步驟RaR方法時。

    可能的誤解:雖然重述有助於減少歧義,但也存在重述本身可能引入新的誤解或歧義的風險。

    適用性的範圍:RaR方法可能在某些特定類型的問題或領域中更有效,而在其他情況下效果可能有限。


總的來說,RaR方法為提高LLMs的準確性和適用性提供了一種新的途徑,但其有效性和效率仍然受到模型本身能力和特定應用場景的限制。隨著LLMs技術的進一步發展,這些限制可能會逐漸被克服。


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ChatGPT回應 4

未來發展:


這篇論文提出的方法對於大型語言模型(LLMs)的未來發展提供了一些有趣的方向:


I. 技術創新與優化


    1.更精準的重述算法:未來的研究可能會集中於開發更先進的算法,以更精準地重述和擴展問題,減少引入新歧義的風險。

    2. 自適應學習機制:LLMs可能會被訓練來更好地識別何時需要重述問題,以及如何根據上下文自動調整重述策略。

    3. 效率優化:為了減少計算資源的消耗,未來的研究可能會專注於提高RaR方法的運行效率,特別是在處理大量或複雜問題時。


II. 應用範圍擴展


    1. 多語言和跨文化應用:RaR方法可能會被擴展到多語言和跨文化的環境中,幫助LLMs更好地處理不同語言和文化背景下的語義歧義。

    2. 專業領域的應用:在法律、醫療、科學研究等專業領域,RaR方法可以幫助LLMs更準確地理解和回應專業術語和複雜概念。


III. 人機互動的改進


    1. 更自然的對話體驗:通過改善問題的重述和回應質量,LLMs可以提供更自然、更貼近人類交流方式的對話體驗。

    2. 教育和培訓應用:在教育和培訓領域,RaR方法可以幫助LLMs更有效地與學習者互動,提供個性化的學習支持和反饋。


IV. 道德和社會影響


    1. 數據隱私和安全:隨著LLMs在敏感領域的應用增加,如何保護用戶數據的隱私和安全將成為重要的研究課題。

    2. 偏見和公平性:確保LLMs在重述和回應過程中不會引入或放大偏見,並公平地對待不同群體的用戶,將是未來研究的重要方面。


總之,RaR方法的未來發展有望在提高LLMs性能、擴展應用範圍、改善人機互動體驗等多方面帶來革新,同時也需要關注相關的道德和社會問題。隨著技術的進步和社會的需求變化,這些領域都有可能成為未來研究的熱點。



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ChatGPT內容回應 5 

重要價值


《重述與回應:讓大型語言模型為自己提出更好的問題》(Rephrase and Respond,簡稱RaR)這篇論文提出的方法對於大型語言模型(LLMs)的發展具有重要的價值,這些價值主要體現在以下幾個方面:

I.  提高溝通效率和準確性

    1. 減少歧義:通過重述問題,RaR方法有助於減少人機交互中的歧義,提高溝通的準確性。

    2. 提升回應質量:這種方法可以幫助LLMs更準確地理解用戶的意圖,從而提供更相關和準確的回應。


II. 擴展應用範圍

    1. 多領域適用性:RaR方法可以使LLMs在更廣泛的領域中發揮作用,特別是在需要深入理解複雜問題的場景中。

    2. 跨語言應用:這種方法有潛力被應用於多語言環境,幫助LLMs更好地處理不同語言和文化背景下的交流。


III. 增強人機互動

    1. 改善用戶體驗:通過提供更準確和相關的回應,RaR方法可以提升用戶與LLMs互動的整體體驗。

    2. 個性化交流:這種方法有助於LLMs更好地理解個別用戶的特定需求和語境,從而提供更個性化的互動。


IV. 推動技術創新

    1. 新的研究方向:RaR方法為語言模型的研究提供了新的方向,鼓勵開發更先進的算法和技術。

    2. 促進跨學科合作:這種方法的開發和應用可能需要語言學、計算機科學、心理學等多個學科的知識和技術,促進跨學科合作。


V. 社會和教育應用

    1. 教育工具的改進:在教育領域,RaR方法可以幫助開發更有效的教學輔助工具,特別是在語言學習和專業培訓中。

    2. 支持無障礙溝通:對於語言障礙或特殊需求的用戶,這種方法可以提供更好的溝通支持。


總之,RaR方法的價值不僅在於提高LLMs的溝通效率和準確性,還包括擴展其應用範圍、增強人機互動、推動技術創新,以及在社會和教育領域的應用潛力。隨著這種方法的進一步研究和開發,其價值有望在更多領域得到體現。


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ChatGPT 回應 6

使用方法:


《重述與回應:讓大型語言模型為自己提出更好的問題》(Rephrase and Respond,簡稱RaR)提出的方法在實際應用中,主要涉及以下幾個使用步驟

1. 問題的初步提出

首先,用戶向大型語言模型(LLM)提出一個問題。這個問題可能含糊不清、過於簡略或者包含歧義。

2. 問題的重述

接下來,LLM會根據其理解對問題進行重述。這一步驟的目的是為了提高問題的清晰度,減少歧義,並確保模型正確理解了用戶的意圖。重述可以是對原始問題的擴展、釐清或者重新表達。

3. 回應生成

在問題被重述之後,LLM會基於重述後的問題生成回應。這一步驟是整個RaR方法的核心,因為重述後的問題應該更加清晰和具體,從而使得LLM能夠提供更準確和有用的回應。

4. 可選的二次重述

在某些情況下,可能會進行二次重述,特別是當問題非常複雜或者模型的第一次重述仍然不夠清晰時。這一步驟可以涉及到不同的LLM,其中一個專門負責重述,另一個負責生成回應。

5. 回應的評估和反饋

最後,用戶可以評估LLM提供的回應的質量,並根據需要提供反饋。這一步驟對於持續改進LLM的性能至關重要。


實際應用場景

    客戶服務:在客戶服務中,RaR方法可以幫助自動回應系統更準確地理解和回應客戶的查詢。

    教育和培訓:在教育領域,RaR可以用於提供更準確的學習支持和回答學生的問題。

    專業咨詢:在法律、醫療等專業領域,RaR方法可以幫助專業人士更準確地理解並回應複雜的查詢。


總之,RaR方法的實際應用涉及到問題的重述和基於重述問題的回應生成,這有助於提高溝通的準確性和效率。隨著技術的進步,這種方法有望在多個領域得到廣泛應用。


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怎麼樣?在看完上面ChatGPT所介紹的內容後,是不是很快的在短時間內,就對這篇論文有了比較清楚的概念呢?

把同樣的概念轉用到專利領域,就不難發現具有很大的應用發展空間。

但是,在這裡必須要說明的地方,專利資訊內容有一定的格式與文字、文意描述方式,難度相對較高,需要運用更嚴謹的法和工具,才有機會創造出更高價值的成果。


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2023©汪周禮@智合創新

2023.11.18



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