Во время пандемии гибкость и адаптивность стали ключевыми факторами выживания для большинства компаний. Быстро усилить бизнес в этих направлениях можно с помощью ИТ-решений, таких как BPMS-платформы, которые позволяют управлять бизнес-процессами и административными регламентами. Вместе с BIA Technologies мы выяснили, как изменилось отношение к этому классу ПО и как сегодня оно помогает управлять изменениями. BPM – класс программного обеспечения для управления бизнес-процессами и административными регламентами. Использование BPMS позволяет организовать эффективное взаимодействие между управленцами и ИТ-специалистами, лучше использовать существующие и ускорить разработку новых информационных систем. Основные функции BPMS – моделирование, исполнение и мониторинг бизнес-процессов. Основываясь на данных мониторинга, организации выявляют узкие места и усовершенствуют свои бизнес-процессы. Цикл управления замыкается, когда при помощи BPMS измененные бизнес-процессы оперативно внедряются в эксплуатацию.
Архив за день: 12.08.2021
Может ли современная нейросеть писать осознанные тексты подобно человеку: ответ – может
Компания OpenAI, которую несколько лет назад основал Илон Маск, в июне выпустила новый алгоритм нейросети GPT-3. На сегодня это самая совершенная система, которая умеет работать с естественными языками. Ее возможности просто колоссальны. С помощью GPT-3 можно создавать любой тип текстовой информации, в том числе и сложные технические тексты. К примеру, когда нейросети дали задачу написать текст о себе, она создала статью с громким названием «GPT-3 от OpenAI может стать величайшим открытием после Bitcoin». Но может ли нейросеть не просто компилировать слова, подражая человеку, а на самом деле создавать тексты со смыслом? Стихи, повести или даже романы, которые будет интересно читать? Давайте разберемся. GPT-3: алгоритм нейросети, который на порядок опережает все существующие GPT-3 — это самая сложная языковая модель, когда-либо созданная человеком. Она работает с вероятностью появления определенной последовательности слов. GPT-3 от более ранних моделей отличают масштабы. При генерации текста она использует 175 миллиардов параметров, а обучали ее на более чем 1,5 триллионах слов. Причем, тексты для тренировок использовались самые разные: от постов на форумах до классической литературы.
