GPT-4가 기업의 디지털 혁신 달성을 돕는 5가지 방법
인공 지능은 지난 수십 년 동안 추진력을 얻었으며 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델은 GPT-4가 디지털 혁신을 어떻게 지원할 수 있는지 알고 싶어하는 사용자로부터 더 많은 관심을 끌었습니다. 업계 언론 예측에 따르면 GPT-4의 기반이 되는 ChatGPT 딥 러닝 스택은 2024년까지 10억 달러의 수익을 창출할 것입니다.
GPT-4의 인기는 인공지능 기술의 힘은 물론, 높은 사용자 접근성과 폭넓은 다양성에 기인합니다. 기술 산업의 다양한 영역에서 GPT-4를 활용하여 많은 작업을 자동화하고 개인화할 수 있으므로 기업 직원은 보다 복잡한 작업에 집중할 수 있습니다.
다음은 여러 분야에서 디지털 혁신을 촉진하는 GPT-4의 몇 가지 예입니다.
1. 맞춤형 직원 교육
GPT-4와 같은 생성형 AI는 비즈니스 운영뿐만 아니라 교육에도 매우 유용한 도구입니다. 기업 팀 리더와 HR 전문가는 이러한 프로그램을 사용하여 다양한 언어 및 선호도 수용을 포함하여 각 직원의 학습 요구를 충족하는 창의적이고 독특한 교육 프로그램을 만들 수 있습니다. 이러한 측면에서 GPT-4는 기업이 디지털 혁신 프로젝트의 일환으로 새로운 디지털 도구를 도입하면서 추진력을 유지하도록 돕는 데 매우 중요합니다.
2022년 교육 기관인 Khan Academy는 혁신적인 인공 지능 보조자 Khanmigo를 강화하기 위해 GPT-4 기능을 도입하기 시작했습니다. 이 AI 도우미를 통해 학습자는 맞춤형 학습 과제를 제시받아 개인화된 방식으로 자율적이고 창의적으로 학습할 수 있습니다. Khanmigo는 모든 비즈니스 교육 직원이 디지털 혁신에 새로운 기술을 사용하는 데 유용한 사용 사례입니다.
2. 직원 채용 및 마케팅
GPT-4와 같은 생성적 AI 도구는 새롭고 창의적인 광고를 개발하는 데 자신의 힘을 활용할 수 있는 마케팅 및 광고 팀의 판도를 바꿀 수 있습니다. 채용 및 인재 확보에 관련된 사람들은 GPT-4와 같은 도구를 사용하여 잠재적인 후보자의 지원을 유도하는 매력적인 콘텐츠를 만들 수 있습니다.
이러한 도구가 전통적인 마케팅 또는 광고 전문가의 역할을 완전히 대체할 수는 없지만 브레인스토밍 세션에서 아이디어를 촉발하는 데 유용할 수 있습니다.
3. Chatbots
챗봇과 디지털 비서는 많은 산업, 특히 기술 및 금융 산업에서 화제가 되었습니다. 이러한 광범위한 사용으로 인해 Statista는 전 세계 챗봇 시장이 2025년까지 약 12억 5천만 달러에 이를 것으로 예측합니다.
GPT-4 기술을 사용하여 Morgan Stanley의 내부 챗봇은 이제 방대한 PDF 아카이브를 검색하여 고문이 제기한 질문에 대한 답변을 검색할 수 있습니다. 이는 업계 최고의 금융 서비스 회사가 대규모 언어 모델의 힘을 활용하여 지적 자원을 극대화하는 새로운 방법을 모색하기 시작한 사례 중 하나일 뿐입니다.
4. 네트워크 보안
인터넷의 발달과 함께 이와 관련된 보안 위험도 증가하고 있습니다. 예상대로 GPT-4는 해결책을 제공할 뿐만 아니라 문제도 야기합니다. 사이버 공격자들은 GPT-4를 활용하여 기업에 강력하고 피해를 주는 공격을 수행했습니다.
그러나 이 도구의 기능은 두 가지입니다. 사이버 보안 담당자는 강력한 보호 기능을 배포하고 과거 위협으로부터 딥 러닝을 활용하여 시스템을 보호하는 동시에 잠재적인 사이버 공격을 평가하도록 GPT-4를 교육할 수 있습니다. 이와 같은 도구를 활용하면 개인 정보가 온라인에서 안전하게 유지되도록 보장함으로써 디지털 혁신 중 보안 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
5. 접근성
덴마크 회사인 Be My Eyes는 GPT-4의 힘을 통해 저시력 또는 시각 장애가 있는 사람들이 보다 독립적인 삶을 살 수 있도록 돕는 "가상 자원 봉사"를 만들었습니다. 이 혁신적인 기술은 일상 활동에 도움을 주고 사용자가 더 많은 자유를 경험할 수 있도록 해줍니다.
이 GPT-4 기능은 시각 장애가 있는 직원이 디지털 전환 과정에서 새로운 디지털 도구를 배우는 데 사용할 수 있습니다.
ChatGPT의 디지털 혁신 여정의 다음 단계는 무엇인가요?
이전 ChatGPT 모델의 성공으로 인해 GPT-5가 곧 출시될 수 있습니다. 이는 기업이 디지털 혁신을 간소화할 수 있도록 더욱 강력하고 접근 가능하며 다양한 기능을 제공할 것을 약속합니다.
Google의 Bard, Dell-e2 및 기타 경쟁업체도 OpenAI의 GPT 제품을 따랐습니다. IT 리더로서 기술 회사는 기업의 디지털 혁신을 촉진하기 위해 최고의 대규모 언어 모델 도구를 연구하기 시작해야 합니다.
제대로 사용하면 GPT-4는 기업의 디지털 혁신 구현 잠재력을 크게 높일 수 있습니다. IT 인프라에 막대한 투자를 하기보다는 직원 피드백에 집중하고 디지털 콘텐츠 제작자를 위한 지원 환경을 조성하는 것이 좋습니다.
AI 도구가 경영진 및 팀과 긴밀하게 협력하고 직원 참여에 초점을 맞추면 최고의 ROI를 위해 최적화될 수 있습니다. 이것이 달성되면 기업은 직원 복지를 성공적이고 지속적인 GPT-4 디지털 혁신의 중요한 부분으로 만들 것입니다.
위 내용은 GPT-4가 기업의 디지털 혁신 달성을 돕는 5가지 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

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.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다

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