AIトレンドスタッフ別
アクセンチュアの研究者は、デジタルテクノロジーの早期採用者の10％が下位25％のXNUMX倍の割合で成長しており、採用を可能にするためにレガシーシステムではなくクラウドシステムを使用していることを発見しました。
「今後XNUMX年間で、業界のリーダーの間でこの傾向が加速すると予想しています」と、著者のH. JamesWilsonとPaulR.Daughertyは次のように述べています。 ハーバード·ビジネス·レビュー。 より具体的には、Open AIからGPT-3ラージ言語モデルがリリースされた後、「T2020年代は大きな進歩についてです 言語ベースで AIタスク」と著者は示唆しています。
ジェネレーティブプレトレーニングトランスフォーマー（GPT）は、トランスフォーマーに依存しています。トランスフォーマーは、テキスト内の単語間のコンテキスト関係を学習するメカニズムであり、本の共著者である著者は次のように述べています。 人間+機械：AI時代の仕事を再考する （ハーバードビジネスレビュープレス）。
ナンセンスまたは偏った応答の生成や、もっともらしいが誤ったコンテンツの生成など、GPT-3の欠陥にもかかわらず、「AIの新時代が到来しました」と著者は述べています。
Microsoft、Google、Alibaba、Facebookはすべて、独自のバージョンの「高度なトランスフォーマー」に取り組んでいます。 ツールはクラウドでトレーニングされ、APIを介してアクセスできます。 「次世代AIのパワーを活用したい企業は、コンピューティングワークロードをレガシーからGPT-3のようなクラウドAIサービスにシフトします」と著者は示唆しています。
これにより、新しいクラスのエンタープライズアプリケーションが可能になり、言語で単語や情報を合成するプロセスが安価になります。 GPT-50の3以上のビジネス関連の概念実証アプリケーションの分析に基づいて、著者は、言語理解に関連するXNUMXつの広いカテゴリー、つまり、ライティング、コーディング、および分野固有の推論を確認します。
たとえば、GPT-3は自然言語をプログラミング言語に変換することができます。 口頭での説明に基づいてグラフをプロットできます。 あるベータテスターは、会計スキルのない人が生成できるようにするGPT-3ボットを作成しました 財務諸表.
「クラウド駆動の変圧器の使用は、経営科学、データサイエンス、物理学および生命科学全体に適用できるメタ分野になる可能性があります」と著者は楽観的に示唆しています。
著者は使用しました 職業情報ネットワーク（O * NET）、 労働者を職業カテゴリーに分類するために使用される米国政府の基準に基づいて、73のキャリアクラスターで16の職種を分析します。 「すべてのクラスターがGPT-3の影響を受けることがわかりました」と彼らは述べ、主な機会は人間の生産性と創意工夫を増強および増幅することであり、存在しない仕事を自動化することではないと述べました。
NLPアプリは、パンデミック時に公衆衛生当局が情報を広めるのに役立ちます
パンデミックの年に危機対応に従事した公衆衛生当局は、NLPを使用してコミュニティの感情に対応することができます。 最初のステップは、「トピックモデリング」に取り組むことです。このモデリングでは、AIシステムに、最も一般的なキーワードまたはトピックを表示する大量のドキュメントが提供されます。 GCN、IntelのディープラーニングデータサイエンティストであるSeanMcPhersonによって作成されました。 学術研究者は、トピックモデリングを使用して、物理的な距離やマスクの着用など、Twitterの人々がウイルスについて何を言っているかを評価しました。 「「この情報は、公務員が特定の危機の際に市民が最も懸念していることを理解するために重要です」とマクファーソン氏は述べています。
XNUMX番目のステップは、テキストに基づいて感情を解釈する感情分析モデルを構築することです。 「これは、実施された措置について国民がどのように感じているかを示しているため、危機対応に特に役立ちます」と彼は述べました。
アスペクトベースの感情分析は、無関係なトピックのノイズを乗り越えるのに役立ちます。 テキストをコンポーネントに分割し、関連する名詞、動詞、形容詞をグループ化して、各グループの感情を分析します。 これは、たとえば、非医薬品介入が否定的な反応を引き起こすことを公衆衛生当局が知ることができる場合に役立ちます。
XNUMX番目のステップは結果を解釈することですが、ソーシャルメディアサイトのテキストを解釈することになると簡単ではありません。 「先週自宅で仕事をしていたことを公言するためにログオンする人はほとんどいません」とマクファーソン氏は述べ、バランスの取れた結果を得るには直接調査が必要だと彼は示唆しています。
「NLPは強力なテクノロジーです - そして、近年、驚異的な進歩を遂げたものです。 危機の真っ只中に、この技術は科学者と公衆衛生当局に彼らの対応と一般大衆への勧告を位置付けるための有用な参照点を提供することができます」と彼は述べました。
NLPの実装を支援するコンテンツ作成会社の位置付け
GPT-3が登場する前は、AIを組み込んだ自然言語処理が進んでおり、リスクも伴います。 「M過度の希望とすべての間違った場所への近視眼的な注意のために、初期の投資は失敗します」と、ブログのアカウントの作成者は述べています。 クリエイティブマインド、特にWordPressを含むコンテンツ作成サービスを提供する会社。
企業が今日追求できる自然言語処理を適用するアプリケーションには、フォームへの自動入力、サポートチケットのテキストなどの非構造化データの分析の実行が含まれます。 CreativeMindsは、データ分析と自然言語処理の専門家を提供して、企業が潜在的なメリットを特定するのを支援します。
NLPには、感情分析モデルを強化する機能もあります。たとえば、ソーシャルメディアの投稿にある非構造化データを分析することで、企業がどのように見られているかを理解できます。 WhaTech。 モデルは、ソーシャルメディア上の感情や意見を分析し、褒め言葉と侮辱を区別するのに効果的です。
NLPと音声認識を組み合わせたチャットボットはより効果的になっています。 Insider Intelligenceの市場調査員は、チャットボットを介した消費者の小売支出は、142年の2024億ドルから、2.8年までに2019億ドルに達すると予測しています。 ビジネスインサイダー.
需要は、銀行、金融、健康、ウェルネスにおけるXNUMX時間体制のサービスに対する消費者の期待によって推進されています。
ニューヨーク州中部にある145年の歴史を持つLincolnDavies Building Supplyは、 モバイルモンキー そのウェブサイトでFAQに答え、販売とプロモーションを提供します。 その結果、オンラインサポートコストが25％削減され、顧客リストが100％以上増加しました。 モバイルモンキー サイト。
リンカーンデイビスは、内外装の建設および建築資材の幅広い選択肢を提供しています。 同社はデジタルマーケティングエージェンシーのC＆D Advertisingと協力して、モバイルフレンドリーな製品カタログと100ドルの割引オファーで顧客を迎えるためのMobileMonkeyチャットボットを設計しました。 「このキャンペーンにより、私のスタッフは、より教育を受けた顧客からの潜在的な顧客の関心に集中できるようになりました。 成長するビジネスにとって、これは非常に重要です」とリンカーンデイビスのオーナーであるエドジョーンズは述べています。
2017年に設立されたMobileMonkeyは、マーケティング、販売、カスタマーサポートのためのチャットボットプラットフォームを提供します。
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コインスマート。 BesteBitcoin-ヨーロッパのBörse
出典：https：//www.aitrends.com/natural-language/advances-in-language-based-ai-tasks-seen-as-dawn-of-new-era/
