현재 ChatGPT의 혜택을 누릴 수 있는 세 가지 주요 산업
ChatGPT와 관련 인공지능 기술은 다양한 산업 분야에서 많은 주목을 받고 있는데, 어떤 산업에서 실용적인 응용을 제공할 수 있을까요?
ChatGPT는 이제 전 세계적으로 인기를 얻고 있는데, 이 대규모 언어 모델(LLM) 출시 두 달 만에 활성 사용자 수 1억 명을 돌파하며 온라인 플랫폼 중 가장 빠른 사용자 증가 기록을 세웠습니다.
ChatGPT 및 기타 대규모 언어 모델이 처음 구현되었을 때 많은 사용자는 경외감, 흥분, 두려움, 호기심의 반응을 보였습니다. 디지털 생태계에 대한 ChatGPT의 잠재적 영향은 특히 디지털 콘텐츠, 정보 기술 및 서면 커뮤니케이션 분야에서 광범위합니다.
대규모 언어 모델을 통해 많은 혁신적인 혁신이 이루어졌으며, 특히 기업용으로 맞춤화된 대규모 훈련 세트에 자연어 처리 변환기 패러다임을 적용했습니다. 이러한 잠재력으로 인해 업계 전반의 CIO는 ChatGPT 및 기타 대화형 텍스트 음성 변환 및 연구 기반 대규모 언어 모델 채택을 고려할 것입니다.
OpenAI가 ChatGPT를 완전한 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스로 사용자에게 제공하면 ChatGPT는 강력한 워크플로를 활성화하고 이미 인상적인 기능을 향상시킬 것입니다.
모든 산업이 이 기술을 구현하고 즉각적인 결과를 얻을 수 있는 것은 아니지만 다음 세 가지 산업이 가장 많은 이익을 얻고 빠르게 결과를 얻을 수 있습니다.
(1) 제약 산업
신약을 연구하고 개발하는 데 점점 더 많은 시간이 소요되고 있습니다. 평균적으로 신약이 시장에 출시되기까지는 최소 10년이 걸리고, 임상시험에는 최소 6~7년이 걸린다.
ChatGPT는 여러 병렬 치료 계획에서 데이터를 추정할 수 있기 때문에 출시 시간을 단축할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그런 다음 이러한 대규모 데이터 포인트에서 신속하게 통찰력과 상관관계를 생성하여 임상 시험 결과를 더 잘 이해할 수 있습니다.
고객 관리도 변경될 수 있습니다. 미국 성인의 약 66%(1억 3,100만 명 이상)가 처방약을 사용합니다. 그러나 미국 식품의약국(FDA)은 약국, 병원, 환자의 집으로부터 매년 100,000건이 넘는 투약 오류 보고서를 받습니다. 이러한 오류 한계는 고객이 약을 올바르게 복용할 수 있도록 정보를 보낼 수 있는 ChatGPT 또는 유사한 기술(텍스트 음성 변환 엔진 및 다양한 개인 훈련 데이터 포함)을 통해 좁힐 수 있습니다.
(2) 재무관리
인력부족으로 인해 금융산업을 비롯한 많은 산업의 발전이 저해되고 있습니다. Charles Schwab이 금융 자문가를 대상으로 실시한 최근 설문조사에 따르면 인재 채용 및 유지가 2006년 이후 처음으로 가장 중요한 전략적 우선순위가 된 것으로 나타났습니다.
ChatGPT는 기업별 데이터 세트를 갖춘 대화형 에이전트로 작동하여 고객에게 메시지와 제안을 보냅니다. 효율적이고 수준 높은 금융 지식을 제공함으로써 고객 대리인의 역량을 크게 확장할 수 있습니다. 그러나 규제 규정에 따라 이러한 사용 사례의 범위가 결정됩니다.
ChatGPT는 민감한 금융 정보에 접근하거나 고객을 대신하여 거래를 수행하는 사람의 역할을 제거하지 않습니다. 고객 계좌 잔액의 과거 동향이나 개인 금융 내역 등 정확한 통찰력을 얻는 데 필요한 상황별 콘텐츠가 부족합니다. 그러나 단기적으로는 RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)를 활용하는 트랜잭션, 대화 또는 대규모 언어 모델(LLM)의 엔터프라이즈 버전이 더 중요한 역할을 할 수 있습니다. 즉, 현재 인간이 수행하는 작업을 완전히 대체할 것입니다.
(3) 자동차 산업
수년 동안 원자재 가격 상승과 공급망 부족으로 인해 자동차 산업 발전이 영향을 받아 왔습니다. 자동차 제조업체의 CIO는 ChatGPT를 연구 도구로 활용하여 업계 동향을 추적하고 경쟁 공급망 프로세스를 분석하여 매일 올바른 절차를 사용하여 이익 손실을 줄일 수 있습니다.
비즈니스 리더는 ChatGPT를 활용하여 부품 및 프로세스의 대규모 데이터 세트를 분석할 수도 있습니다. 이를 통해 매뉴얼, 부품 카탈로그, 운영 절차 등의 콘텐츠 생성 및 유지 관리가 향상되어 효율성이 향상됩니다. 또한 기존 공급업체의 문서화 이점이 부족한 새로운 부품 공급업체를 위한 상당한 지적 자본을 구축하는 데에도 사용할 수 있습니다.
ChatGPT의 빠른 인기로 인해 대규모 언어 모델 및 기타 언어 프로세서의 모델이 되었지만 이제 ChatGPT 뒤에 숨겨진 기술은 빙산의 일각만을 보았고 앞으로도 지속될 것으로 알려져 있습니다. 알려지지 않은 잠재력은 여러 면에서 사회에 영향을 미칩니다.
AI 관련 워크플로, 서비스형 AI, 대규모 언어 모델 적용 등 의심할 여지 없이 차세대 기술 혁신이 코앞에 다가왔습니다. 특히 이 세 가지 산업 분야의 IT 리더는 창의적이고 적응력이 뛰어나며 IT가 가져올 수 있는 많은 이점에 대해 개방적이어야 합니다.
위 내용은 현재 ChatGPT의 혜택을 누릴 수 있는 세 가지 주요 산업의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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DALL-E 3는 이전 모델보다 대폭 개선된 모델로 2023년 9월 공식 출시되었습니다. 복잡한 디테일의 이미지를 생성할 수 있는 현재까지 최고의 AI 이미지 생성기 중 하나로 간주됩니다. 그러나 출시 당시에는 제외되었습니다.

대규모 언어 모델의 아키텍처에 관심을 가져왔다면 최신 모델과 연구 논문에서 "SwiGLU"라는 용어를 본 적이 있을 것입니다. SwiGLU는 대규모 언어 모델에서 가장 일반적으로 사용되는 활성화 함수라고 할 수 있습니다. 이 기사에서는 이에 대해 자세히 소개하겠습니다. SwiGLU는 실제로 Google이 2020년에 제안한 활성화 기능으로 SWISH와 GLU의 특성을 결합한 것입니다. SwiGLU의 전체 중국어 이름은 "양방향 게이트 선형 장치"입니다. SWISH와 GLU라는 두 가지 활성화 기능을 최적화하고 결합하여 모델의 비선형 표현 능력을 향상시킵니다. SWISH는 대규모 언어 모델에서 널리 사용되는 매우 일반적인 활성화 함수인 반면, GLU는 자연어 처리 작업에서 좋은 성능을 보였습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

오픈 소스 대규모 언어 모델의 성능이 지속적으로 향상됨에 따라 코드, 권장 사항, 텍스트 요약 및 QA(질문 응답) 쌍 작성 및 분석 성능이 모두 향상되었습니다. 그러나 QA와 관련하여 LLM은 훈련되지 않은 데이터와 관련된 문제가 부족한 경우가 많으며 규정 준수, 영업 비밀 또는 개인 정보 보호를 보장하기 위해 많은 내부 문서가 회사 내에 보관됩니다. 이러한 문서를 쿼리하면 LLM은 환각을 느끼고 관련이 없거나 조작되었거나 일관성이 없는 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이 문제를 처리할 수 있는 기술 중 하나는 검색 증강 생성(RAG)입니다. 여기에는 생성의 품질과 정확성을 향상시키기 위해 훈련 데이터 소스를 넘어 권위 있는 지식 기반을 참조하여 응답을 향상시키는 프로세스가 포함됩니다. RAG 시스템에는 코퍼스에서 관련 문서 조각을 검색하기 위한 검색 시스템이 포함되어 있습니다.

ChatGPT와 Python의 완벽한 조합: 지능형 고객 서비스 챗봇 만들기 소개: 오늘날의 정보화 시대에 지능형 고객 서비스 시스템은 기업과 고객 간의 중요한 커뮤니케이션 도구가 되었습니다. 더 나은 고객 서비스 경험을 제공하기 위해 많은 기업이 고객 상담, 질문 답변 등의 업무를 완료하기 위해 챗봇을 활용하기 시작했습니다. 이 기사에서는 OpenAI의 강력한 모델인 ChatGPT와 Python 언어를 사용하여 지능형 고객 서비스 챗봇을 만드는 방법을 소개합니다.

설치 단계: 1. ChatGTP 공식 웹사이트 또는 모바일 스토어에서 ChatGTP 소프트웨어를 다운로드합니다. 2. 이를 연 후 설정 인터페이스에서 언어를 중국어로 선택합니다. 3. 게임 인터페이스에서 인간-기계 게임을 선택하고 설정합니다. 4. 시작한 후 채팅 창에 명령을 입력하여 소프트웨어와 상호 작용합니다.

2024년은 LLM(대형 언어 모델)이 급속히 발전하는 해입니다. LLM 훈련에서 정렬 방법은 인간의 선호도에 의존하는 지도형 미세 조정(SFT) 및 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)을 포함하는 중요한 기술적 수단입니다. 이러한 방법은 LLM 개발에 중요한 역할을 해왔지만 정렬 방법에는 수동으로 주석을 단 대량의 데이터가 필요합니다. 이러한 과제에 직면하여 미세 조정은 활발한 연구 분야가 되었으며, 연구자들은 인간 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 방법을 개발하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. 따라서 정렬 방법의 개발은 LLM 기술의 획기적인 발전을 촉진할 것입니다. 캘리포니아 대학교에서는 최근 SPIN(SelfPlayfInetuNing)이라는 신기술을 도입하는 연구를 진행했습니다. 에스

환각은 LLM(대형 언어 모델)으로 작업할 때 흔히 발생하는 문제입니다. LLM은 매끄럽고 일관된 텍스트를 생성할 수 있지만 생성되는 정보는 부정확하거나 일관성이 없는 경우가 많습니다. LLM의 환각을 방지하기 위해 데이터베이스나 지식 그래프와 같은 외부 지식 소스를 사용하여 사실 정보를 제공할 수 있습니다. 이러한 방식으로 LLM은 신뢰할 수 있는 데이터 소스를 활용하여 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 텍스트 콘텐츠를 얻을 수 있습니다. 벡터 데이터베이스 및 지식 그래프 벡터 데이터베이스 벡터 데이터베이스는 개체나 개념을 나타내는 고차원 벡터 집합입니다. 이는 벡터 표현을 통해 계산된 다양한 엔터티 또는 개념 간의 유사성 또는 상관 관계를 측정하는 데 사용할 수 있습니다. 벡터 데이터베이스는 벡터 거리를 기반으로 "Paris"와 "France"가 "Paris"와 "France"보다 더 가깝다는 것을 알려줄 수 있습니다.
