Enterprise version 赶紧的。你现在这样,也没有公司会放任何核心数据在公开网上啊。 财务的基层数据怎么可能放到一个没有安全保护,可以被随时运用的网络上呢。想的太美了😄。 话说有人知道如果把GPT变成enterprise 那种,保证每个公司上转的资料是stay confidential and protect and cannot be used . 会需要多少成本呢? 好奇。
Enterprise version 赶紧的。你现在这样,也没有公司会放任何核心数据在公开网上啊。 财务的基层数据怎么可能放到一个没有安全保护,可以被随时运用的网络上呢。想的太美了😄。 话说有人知道如果把GPT变成enterprise 那种,保证每个公司上转的资料是stay confidential and protect and cannot be used . 会需要多少成本呢? 好奇。 半个马和甲 发表于 2023-05-28 11:18
Microsoft 推广 cloud 的时候也是说便宜好用还安全,一堆公司把 DBA 和 Architect都开了,全上云,结果多了一堆 cloud职位和更多流程,安全倒是安全,只有cloud team 能access production data,但是又不懂其它技术,懂技术的只能做开发,没有production 的access 权限,连production support都费死劲。便宜好用?谁信谁上当。
Enterprise version 赶紧的。你现在这样,也没有公司会放任何核心数据在公开网上啊。 财务的基层数据怎么可能放到一个没有安全保护,可以被随时运用的网络上呢。想的太美了😄。 话说有人知道如果把GPT变成enterprise 那种,保证每个公司上转的资料是stay confidential and protect and cannot be used . 会需要多少成本呢? 好奇。 半个马和甲 发表于 2023-05-28 11:18
Enterprise version 赶紧的。你现在这样,也没有公司会放任何核心数据在公开网上啊。 财务的基层数据怎么可能放到一个没有安全保护,可以被随时运用的网络上呢。想的太美了😄。 话说有人知道如果把GPT变成enterprise 那种,保证每个公司上转的资料是stay confidential and protect and cannot be used . 会需要多少成本呢? 好奇。 半个马和甲 发表于 2023-05-28 11:18
你的逻辑完全不 make sense,因为公司数据保密,所以不能用AI? 那同理,公司数据保密,也不能用 Excel 了?呵呵。
Enterprise version 赶紧的。你现在这样,也没有公司会放任何核心数据在公开网上啊。 财务的基层数据怎么可能放到一个没有安全保护,可以被随时运用的网络上呢。想的太美了😄。 话说有人知道如果把GPT变成enterprise 那种,保证每个公司上转的资料是stay confidential and protect and cannot be used . 会需要多少成本呢? 好奇。 半个马和甲 发表于 2023-05-28 11:18
The least common multiple of a positive integer n and 18 is 180, and the greatest common divisor of n and 45 is 15. What is the sum of the digits of n? 这题够简单吧,你输入ChatGPT里十遍也做不出正确答案,即使答案正确,过程也全是瞎掰,这种水平怎么做数据分析?
The least common multiple of a positive integer n and 18 is 180, and the greatest common divisor of n and 45 is 15. What is the sum of the digits of n? 这题够简单吧,你输入ChatGPT里十遍也做不出正确答案,即使答案正确,过程也全是瞎掰,这种水平怎么做数据分析?
sprinkle 发表于 2023-05-28 17:22
试了一下bard The least common multiple of n and 18 is 180, which means that n is a multiple of 18. The greatest common divisor of n and 45 is 15, which means that n is a multiple of 15. Therefore, n is a multiple of both 18 and 15. The only multiple of both 18 and 15 that is less than 180 is 90. Therefore, n = 90. The sum of the digits of 90 is 9 + 0 = 9. Therefore, the sum of the digits of n is 9.
试了一下bard The least common multiple of n and 18 is 180, which means that n is a multiple of 18. The greatest common divisor of n and 45 is 15, which means that n is a multiple of 15. Therefore, n is a multiple of both 18 and 15. The only multiple of both 18 and 15 that is less than 180 is 90. Therefore, n = 90. The sum of the digits of 90 is 9 + 0 = 9. Therefore, the sum of the digits of n is 9. QLXF 发表于 2023-05-28 18:24
Enterprise version 赶紧的。你现在这样,也没有公司会放任何核心数据在公开网上啊。 财务的基层数据怎么可能放到一个没有安全保护,可以被随时运用的网络上呢。想的太美了😄。 话说有人知道如果把GPT变成enterprise 那种,保证每个公司上转的资料是stay confidential and protect and cannot be used . 会需要多少成本呢? 好奇。 半个马和甲 发表于 2023-05-28 11:18
The least common multiple of a positive integer n and 18 is 180, and the greatest common divisor of n and 45 is 15. What is the sum of the digits of n? 这题够简单吧,你输入ChatGPT里十遍也做不出正确答案,即使答案正确,过程也全是瞎掰,这种水平怎么做数据分析?
你这是基于chatgpt属于第三方公司,员工私自使用的假设,你知不知道很多公司已经和ChatGPT正式合作了,他们正在或即将使用专门属于自己公司的基于ChatGPT的工具,就像之前用任何第三方公司的软件和云服务一样。随便给你搜一个例子 Salesforce, OpenAI partner to create Einstein GPT, a ChatGPT-like tool for CRM. ChatGPT is also being integrated into Slack, Salesforce’s instant messaging platform. It is currently in beta. Salesforce’s VC arm launches a $250M generative AI fund and invests in OpenAI rival Anthropic, among others.
Enterprise version 赶紧的。你现在这样,也没有公司会放任何核心数据在公开网上啊。 财务的基层数据怎么可能放到一个没有安全保护,可以被随时运用的网络上呢。想的太美了😄。 话说有人知道如果把GPT变成enterprise 那种,保证每个公司上转的资料是stay confidential and protect and cannot be used . 会需要多少成本呢? 好奇。 半个马和甲 发表于 2023-05-28 11:18
Enterprise version 赶紧的。你现在这样,也没有公司会放任何核心数据在公开网上啊。 财务的基层数据怎么可能放到一个没有安全保护,可以被随时运用的网络上呢。想的太美了😄。 话说有人知道如果把GPT变成enterprise 那种,保证每个公司上转的资料是stay confidential and protect and cannot be used . 会需要多少成本呢? 好奇。 半个马和甲 发表于 2023-05-28 11:18
你没看错,是百分之零点七一,不是百分之七十一。
按新加坡行情,年薪8.6万-9万美元(60-63万人民币)的高级数据分析师,换成GPT-4就只需要三四百美元(2000多人民币)了。
这项结论来自阿里达摩院与新加坡南洋理工大学的新论文,被网友评价为对AI和数据分析领域感兴趣的必读论文。
具体来说,结论中高级分析师指在金融行业拥有多年工作经验的数据分析师。
而GPT-4的表现,在大多数指标上能与一位6年工作经验的人类相当,正确性低于人类,但复杂性和一致性指标高于人类。
在与另一位5年工作经验的分析师对比中,GPT-4在信息的正确性、图表的美观性、洞察的复杂性等方面输给人类。
如果与2年工作经验的初级分析师对比,GPT-4在正确性上表现更好,而且能完成更多的工作。
从数据和外部知识源中分析数据,得出结论
图表大部分清晰可见,没有任何格式错误,图标的美观性指标满分3分,GPT-4平均得分2.73。 但手工检查还是能发现一些小错误,图表准确性指标满分1分,GPT-4平均得分0.78。
论文中特别说明他们的评估标准非常严格,只要x轴或y轴的任何数据或任何标签有错误,都要扣分。
有意思的是,到了数据分析这一步的准确性要比图表信息的准确性高得多,说明尽管GPT-4画了错误的图表但分析出了正确的结论。
人类分析师可以用个人思想和情感来表达,比如在分析时写“令人惊讶的是……”;人类读者容易从这样的表述中理解数据是符合预期还是不正常的。
人类分析师倾向于结合背景知识得出结论,如写到“……常见于……”;GPT-4通常只关注提取到的数据本身,允许GPT-4上网搜索实时在线信息可以改善这一点。
另外团队表示,由于预算有限,主要是雇一个来与GPT-4对比的高级分析师太贵了,人工评估和数据标注的数量相对较少。
在最后的结论则是: 实验结果和分析表明,GPT-4在数据分析上有与人类相当的性能,但是否可以取代数据分析师需要近一步研究才能得出结论。
财务的基层数据怎么可能放到一个没有安全保护,可以被随时运用的网络上呢。想的太美了😄。
话说有人知道如果把GPT变成enterprise 那种,保证每个公司上转的资料是stay confidential and protect and cannot be used . 会需要多少成本呢? 好奇。
要做数据分析,最主要的是了解你这个公司行业的方方面面才能写出有用的数据分析。你让chatgpt做数据分析,它能非常了解你公司行业和其他公司不同之处吗?还有哪些行业是竞争对手做对比。各种制造或者供应比较地点,法规,效率,价格和质量等等。每个产品升级后价格,各种功能甚至外观的不同和消费者不同年龄,消费群,还有其他五花八门的类别的反馈来取决于以后产品的方向?chatgpt能全部懂吗?
写完一个复杂的数据分析后,还要测试,加入和排除不同的数据filter,要不断的检验进入的数据和出来的数据确定是对的,最后才能达到你想表达的数据分析,这个chatgpt能自己做吗?
chatgpt是省了数据分析员的薪水,可是出来错误的报告来执行公司以后的决策可是要cost公司的命运的。哪个轻哪个重?
然后有人说让chatgpt写完再改,复杂的数据分析你让chatgpt改?说了半天它会懂要改那一部分?最后即使做完了你还是得捋一遍确定无误,捋别人写的数据分析程序比自己写要痛苦很多倍,特别是复杂的地方,找别人写的错误简直可以折寿,确定最后会增加效率?
Microsoft 推广 cloud 的时候也是说便宜好用还安全,一堆公司把 DBA 和 Architect都开了,全上云,结果多了一堆 cloud职位和更多流程,安全倒是安全,只有cloud team 能access production data,但是又不懂其它技术,懂技术的只能做开发,没有production 的access 权限,连production support都费死劲。便宜好用?谁信谁上当。
这话说的,美国很多数据本身就是公开的,政府的经济就业通胀等宏观数据不用说,全部可查。私营公司只要是上市公司,大量数据都必须公开。你以为数据分析师用的数据都是全部都是买的吗?
政府数据不到公开日期是保密的。上市公司只有财报部分到一定日期才是公开的,其他数据都是公司秘密,公司有权不公开。
chatgpt早都已经证明,它编故事忽悠的本事比人类强多了
不是的哦。网上那些数据都是top level summary 。 不再那个行业的一般是啥也看不出来的! 但是基层数据不同,有了这个,即使是一部分这个,懂行的基本就可以推算出你的核心运作财务数据了。这对任何需要竞争的公司都是不可能让其发生的事情!
你这是胡扯啊。上市公司公开的只是宏观数据,用户数据怎么可能公开。
是的,公开的数据占公司内部数据百万分之一都不到。都是aggregae到company level, product level 和一部分department function level.下面还有至少三级:customer level, account level, transaction level,那是一个字都不会公布的。
是的,引用都瞎编,你说可信度有几分?
你的逻辑完全不 make sense,因为公司数据保密,所以不能用AI?
那同理,公司数据保密,也不能用 Excel 了?呵呵。
数据分析师还是要的,但不需要那么雇佣那么多人了。。
这就像任何生产力大规模提升的行业一样,内部分化:top 20%生产力提高,收入上升;剩下80%被淘汰
所有enterprise version 的东西都有账号和密码,包括excel,这些都是公司可以严格監控,管控的。你的数据都是储存在有一定安全系统控制下的storage space , intranet 也好, cloud space 也好。都是不对外公开的。 你再怎么操作数据还是待在公司的控制范围内的。(違反公司規定, 私自下载公司数据到自家电脑 不再讨论范围内哦。但这是也许可以告你的哦。如果你把关键数据泄露了,那律师函应该少不了了。公司IT control也不是摆设呀)
但GPT不是啊,数据一上去就不归公司管理了啊。 所以不一样啊
这有什么难的?virtualization啊
你为什么认为AI的数据不归公司管理? 你有确实的根据,还是纯胡说八道的?
很多行业都会被它取代。
但如果数据不可靠还需要一个个去验证就麻烦了
完全取代一个大公司的BA部门 不可能 但是原先10个人的活 可以只剩一两个人干 人力的部分干一些double check的工作 manual check的工作 给机器的部分扫扫尾 码农也是一样 其实各行各业的白领都会如此 有钱赶紧赚 能赚一天是一天 未来十年AI革命不全面铺开 20年内怎么着也铺开了 到时候大家也差不多退休了 就锻炼好身体过好每一天吧 中产今天还在拿命换钱的话 不值当了 真的不值当 总有一天我们会发现自己什么都不是
上了云以后反而更加复杂,需要更多人手operate
这题够简单吧,你输入ChatGPT里十遍也做不出正确答案,即使答案正确,过程也全是瞎掰,这种水平怎么做数据分析?
太可怕了,经常瞪眼说瞎话。
试了一下bard
BARD也是抓瞎,90和18的LCM是90,和45的GCF是45,完全不对。
n是60,这题答案是6
所以至少我是不敢将GPT出现之前就不能发放在网上的数据信息,作为prompt input 喂给GPT的。 我怕打官司。
这事情还是等将来公司有非常明确的policy 再说。
当然未来10年,一切有关AI GPT 每个公司IT control 完善后,那又是另外一件事情了。
但是现在就像没人会把真实的公司数据放到YouTube 数据分析教学上,我身边还没有一个人把任何的core 数据上传的。这个网上可能不一样? 也可能我视野小了,有可能在不给具体数据的情况下,让GPT生成数据分析报告吗?
已经有enterprise version啦,知道的不多,最重要的是OpenAI也忙不过来了,要上enterprise的需要排队
这题95%的美国人做不出来啊。
所以,你们公司用Excel记录数据,并不是记录在你们付过软件费用的公司server上的,而是直接填写到网络免费spreadsheet上的???你们公司有点傻X哦
你说的对,但这95%里面有90%会直接承认“我不会做”,而不是瞎掰一通,然后说个答案。
不懂你说的。数据在server上。数据肯定是由专门enterprise version 的软件管理操作的呀。 可你敢把他当prompt 放open AI 上吗?
肯定不会啊。 就像你不会把公司任何数据放在其他网站运用上一样(如你提到的什么免费的spreadsheet 上)
对不起,不知道你争论的点在哪里? 干活难道不是应该严格按照公司policy 来吗? 现在有哪些公司policy 准许你拿公司基层数据去当GPT prompt 的?我倒是知道有些公司明白禁止员工利用GPT干活直到公司有新的完整的policy 下来。
也许你身边的不同, 你举下列?
你这是基于chatgpt属于第三方公司,员工私自使用的假设,你知不知道很多公司已经和ChatGPT正式合作了,他们正在或即将使用专门属于自己公司的基于ChatGPT的工具,就像之前用任何第三方公司的软件和云服务一样。随便给你搜一个例子
Salesforce, OpenAI partner to create Einstein GPT, a ChatGPT-like tool for CRM. ChatGPT is also being integrated into Slack, Salesforce’s instant messaging platform. It is currently in beta. Salesforce’s VC arm launches a $250M generative AI fund and invests in OpenAI rival Anthropic, among others.
再加一个决策
谢谢回复。slack 我自己也在wait-list 上。 就不知道财务部门通过使用GPT or integrated to enterprise GPT 的政策还需要多次时间。还有各种development 部门。
这个应该是看公司决策,技术方面来说完全不是问题,但是使用后肯定要大裁员了。又有马斯克Twitter这个例子在先,各大公司可能还在观察,但说实话对打工人来说短期前景挺悲观的。
你怎麼訓練的? 数据哪里来的?
不需要真实数据。大多数时候只需要一个模板。现在这样也已经省了很多功夫了。
各个公司都在做了。Azure已经开始提供solution了。拭目以待吧
你用一定的数据量去train chatgpt, chatgpt就会变成这个行业的专家。比普通行业从业者肯定要行。比特牛专家应该要差一点。但每个行业又会有多少特牛专家呢。
哈哈 狗屁通
看起来是节约了时间给了答案,事实上,要能分辨出它给出来的似是而非的回答,不仅需要消耗时间,还需要更多的精力。
真的大的决定一定缺乏足够的数据,需要一点leap of faith.其他的那些决定人工智能足够了。作为公司里做了多年分析的,经常需要做好看的分析来支持老板一早就做出的决定,这种事我觉得机器要比人更擅长。
也可能 公司趁着大环境不好想除掉一些贵的老人 借着AI的由头反而显得自己很高大上。。。
那些用chatgpt做数学题来论证AI 不行的。chatGPT 就像个被用培训了的文科大学生,你没怎么去教他数学,而且是文字数学题,做不出来不是很正常吗?关心的重点不是应该如果专门用数学题训过的AI,不一定是GPT,他能达到什么程度? 我的预期是大学非数学的理工科生水平,将来的普通AI是可以在所有学科上至少达到本科生水平,因为这是所有能轻松拿到来训练AI数据可以达到的水平。专业的会有额外的公司机构去开发数据培训到超越本科甚至人类历史的水平。还在纠结什么公司数据保密什么的,就不要wishful thinking了。五角大楼会为因为保密要求不用email,不上网吗?买不起微软给自己写个excel,买个excel自己防火墙后用可以把? 买不起微软搭个云业务,自己买个小的内部云可以吧。
你说反了。GPT做错被抓会老实承认。人做错被抓就会颠倒黑白。