AI 트렌드 스태프
Accenture의 연구원들은 디지털 기술의 얼리 어답터 중 10 %가 하위 25 %의 두 배로 성장했으며 기존 시스템이 아닌 클라우드 시스템을 사용하여 도입을 지원하고 있음을 발견했습니다.
저자 H. James Wilson과 Paul R. Daugherty는 "앞으로 XNUMX 년 동안 업계 리더들 사이에서 이러한 추세가 가속화 될 것으로 예상합니다."라고 말했습니다. 하버드 비즈니스 리뷰. 특히 Open AI의 GPT-3 대규모 언어 모델 출시에 이어“T그는 2020 년은 주요 발전에 관한 것입니다 언어 기반 AI 작업”이라고 저자는 제안합니다.
GPT (Generative Pre-Trained Transformer)는 텍스트에서 단어 간의 문맥 관계를 학습하고 책의 공동 저자 인 저자를 밝히는 메커니즘 인 변환기에 의존합니다. 인간 + 기계 : AI 시대의 작업 재 구상 (하버드 비즈니스 리뷰 프레스).
넌센스 또는 편향된 응답을 생성하고 그럴듯하지만 잘못된 콘텐츠를 생성하는 등 GPT-3의 결함에도 불구하고 "AI의 새로운 시대가 우리에게 있습니다"라고 저자는 말합니다.
Microsoft, Google, Alibaba 및 Facebook은 모두 자체 버전의 "고급 트랜스포머"를 개발하고 있습니다. 이 도구는 클라우드에서 교육을 받고 API를 통해 액세스 할 수 있습니다. 저자는“차세대 AI의 힘을 활용하려는 기업은 컴퓨팅 워크로드를 레거시에서 GPT-3와 같은 클라우드 AI 서비스로 전환 할 것입니다.”라고 제안합니다.
이것은 언어로 단어와 정보를 합성하는 과정을 더 저렴하게 만드는 새로운 종류의 엔터프라이즈 애플리케이션을 가능하게 할 것입니다. GPT-50의 3 개 이상의 비즈니스 관련 개념 증명 응용 프로그램에 대한 분석을 기반으로, 저자는 쓰기, 코딩 및 분야별 추론이라는 언어 이해와 관련된 세 가지 광범위한 범주를 확인합니다.
예를 들어 GPT-3은 자연어를 프로그래밍 언어로 변환 할 수 있습니다. 구두 설명을 기반으로 그래프를 그릴 수 있습니다. 한 베타 테스터는 회계 기술이없는 사람들이 생성 할 수있는 GPT-3 봇을 만들었습니다. 재무 제표.
저자들은 낙관적으로“클라우드 구동 변압기의 사용은 관리 과학, 데이터 과학, 물리 및 생명 과학 전반에 적용 할 수있는 메타 분야가 될 수 있습니다.
저자는 O * NET (Occupational Information Network), 근로자를 직업 범주로 분류하는 데 사용되는 미국 정부 표준을 기반으로 73 개 직업 클러스터에서 16 개의 직업 범주를 분석합니다. “우리는 모든 클러스터가 GPT-3의 영향을 받는다는 것을 발견했습니다.”라고 그들은 주된 기회는 인간의 생산성과 독창성을 높이고 증폭하는 것이지 존재하지 않는 작업을 자동화하는 것이 아니라는 점에 주목했습니다.
NLP 앱은 공중 보건 공무원이 전염병 동안 소식을 전하는 데 도움이 될 수 있습니다.
대유행의 해에 위기 대응에 참여한 공중 보건 공무원은 NLP를 사용하여 지역 사회 정서에 대응할 수 있습니다. 첫 번째 단계는 AI 시스템에 가장 일반적인 키워드 또는 주제를 표시하는 대량의 문서를 제공하는 "주제 모델링"에 참여하는 것입니다. GCN, 인텔의 딥 러닝 데이터 과학자 인 Sean McPherson이 작성했습니다. 학술 연구자들은 주제 모델링을 사용하여 신체적 거리두기 및 마스크 착용 주제와 같이 트위터 사람들이 바이러스에 대해 말하는 내용을 평가했습니다. “이 정보는 공무원이 특정 위기 상황에서 시민들이 가장 염려하는 사항을 이해하는 데 매우 중요합니다.”라고 McPherson은 말했습니다.
두 번째 단계는 텍스트를 기반으로 감정을 해석하는 감정 분석 모델을 구축하는 것입니다. “이것은 대중이 시행 된 조치에 대해 어떻게 느끼는지 보여주기 때문에 위기 대응에 특히 유용합니다.”라고 그는 말했다.
측면 기반 감정 분석은 관련없는 주제의 소음을 해결하는 데 도움이됩니다. 텍스트를 구성 요소로 나누고 관련 명사, 동사 및 형용사를 함께 그룹화하여 각 그룹의 감정을 분석합니다. 이것은 예를 들어 비약 물적 개입이 부정적인 반응을 유발한다는 것을 알 수 있다면 공중 보건 공무원에게 도움이됩니다.
세 번째 단계는 결과를 해석하는 것인데, 이는 소셜 미디어 사이트에서 텍스트를 해석 할 때 간단하지 않습니다. McPherson은“지난주에 재택 근무가 얼마나 행복했는지를 고백하기 위해 로그온하는 사람은 거의 없습니다.”라고 McPherson은 말했습니다. 균형 잡힌 결과를 얻으려면 직접 설문 조사가 필요하다고 그는 말합니다.
"NLP는 강력한 기술입니다-그리고 최근 몇 년간 엄청난 발전을 이루었습니다. 위기 상황에서이 기술은 과학자와 공중 보건 관계자들에게 그들의 반응과 권고를 일반 대중에게 포지셔닝하는 데 유용한 기준점을 제공 할 수 있습니다.”라고 그는 말했습니다.
NLP 구현을 지원하는 콘텐츠 제작 회사 포지셔닝
GPT-3이 등장하기 전에 AI를 통합 한 자연어 처리가 위험을 수반하는 노력으로 발전해 왔습니다. "미디엄모든 잘못된 장소에 대한 과도한 희망과 근시안적인 관심으로 인해 초기 투자가 실패합니다.”라고 블로그에 게시 된 계정 작성자는 창조적 인, 특히 WordPress와 관련된 콘텐츠 제작 서비스를 제공하는 회사입니다.
오늘날 기업이 추구 할 수있는 자연어 처리를 적용하는 응용 프로그램에는 양식이 자동으로 채워지고 지원 티켓의 텍스트와 같은 비정형 데이터 분석 수행이 포함됩니다. CreativeMinds는 데이터 분석 및 자연어 처리 전문가를 제공하여 기업이 잠재적 인 이점을 식별 할 수 있도록 지원합니다.
NLP는 또한 정서 분석 모델을 강화할 수 있습니다. 예를 들어 회사가 소셜 미디어 게시물에서 구조화되지 않은 데이터를 분석하는 방식을 이해하기 위해 최근 계정을 제안합니다. WhaTech. 이 모델은 소셜 미디어에서 감정과 의견을 분석하고 칭찬과 모욕을 구별하는 데 효과적입니다.
NLP와 음성 인식을 페어링하는 챗봇이 더욱 효과적이되고 있습니다. Insider Intelligence의 시장 조사원은 챗봇을 통한 소비자 소매 지출이 142 년 2024 억 달러에서 2.8 년까지 2019 억 달러에이를 것으로 예측합니다. 사업 내부자.
수요는 은행, 금융, 건강 및 웰빙 분야에서 XNUMX 시간 서비스에 대한 소비자의 기대에 의해 주도되고 있습니다.
링컨 데이비스 빌딩 서플라이는 뉴욕 중부에있는 145 년 된 회사로 모바일몽키 웹 사이트에서 FAQ에 답변하고 판매 및 프로모션을 제공합니다. 그 결과 온라인 지원 비용이 25 % 감소하고 고객 목록이 100 % 이상 증가했습니다. 모바일몽키 사이트.
Lincoln Davies는 다양한 내부 및 외부 건축 및 건축 자재를 제공합니다. 이 회사는 디지털 마케팅 대행사 C & D Advertising과 협력하여 MobileMonkey 챗봇을 설계하여 모바일 친화적 인 제품 카탈로그와 $ 100 할인 제안으로 고객을 맞이했습니다. “이 캠페인을 통해 직원들은 더 많은 교육을받은 고객의 잠재적 인 고객 관심에 집중할 수있었습니다. 성장하는 비즈니스의 경우 이것은 매우 중요합니다.”라고 Lincoln Davies의 소유주 인 Ed Jones가 말했습니다.
2017 년에 설립 된 MobileMonkey는 마케팅, 영업 및 고객 지원을위한 챗봇 플랫폼을 제공합니다.
소스 기사 읽기 하버드 비즈니스 리뷰, in GCN또는n은 블로그 창조적 인에 WhaTech에 사업 내부자 과에 모바일몽키 웹 사이트를 방문 하십시오.
코인 스마트. 유로파 최고의 비트 코인-보르 스
출처 : https://www.aitrends.com/natural-language/advances-in-language-based-ai-tasks-seen-as-dawn-of-new-era/
