ChatGPT가 새로운 음성 도우미가 될까요?
ChatGPT에게 스마트 홈 표준에서 벗어나 Alexa 및 기타 개인 비서를 능가하려면 무엇을 할 수 있는지 물었습니다. . 고급 인공 지능 언어 모델을 통해 스마트 홈을 업그레이드할 수 있는 수많은 흥미로운 방법이 있음을 알려줍니다.
AI 기반 언어 모델은 강력하고 응답에 실제 대화 깊이를 추가할 수 있기 때문에 오늘날의 음성 비서보다 더 깊은 성격과 기능을 가지고 있습니다. 예를 들어 AI 도우미는 응답을 환경의 데이터와 직접 결합할 수 있습니다. 이는 결과적으로 기존 스마트 홈 장치를 완전히 새로운 수준의 혁신으로 끌어올립니다.
이것은 음성 비서의 기능이 사라지는 것을 의미하지 않습니다. 난방을 높이거나 내일 일기 예보를 제공하는 등 기본적인 명령과 응답을 처리하려면 Alexa가 여전히 필요합니다. 스마트 홈 음성 비서는 앞으로도 이와 같은 간단한 거래를 계속해서 잘 처리할 것입니다.
“AI 기반 언어 모델은 응답에 실제 대화 깊이를 주입할 수 있는 힘이 있기 때문에 오늘날의 음성 어시스턴트보다 더 깊은 성격과 기능을 가지고 있습니다.”
수동형에서 사전 대응형으로
그러나 오늘날의 음성 어시스턴트는 다음과 같은 기능을 수행할 수 있는 기회가 일부 부족합니다. 스마트홈의 가치를 확장합니다. 음성 비서와의 대부분의 통신은 간단한 명령과 응답 또는 작업을 중심으로 진행되므로 스마트 홈에는 데이터를 상황에 맞게 조정할 공간이 거의 없습니다. 그러나 오늘날의 스마트 홈 장치는 너무 많은 데이터를 생성합니다. 인공지능이 탑재된 언어 모델을 활용해 집안의 다양한 기기들을 서로 연결해 지능을 부여할 수 있다.
예를 들어 차세대 스마트 온도 조절 장치와 재실 센서는 밀리미터파 기술을 사용합니다. 이 기술은 방 안의 미세한 움직임도 감지하고 방 안에 있는 사람들의 생체 신호까지 추론할 수 있습니다. 환자가 호흡 곤란을 겪는 경우 더 낮은 실내 온도에서 더 편안함을 느끼고 싶은지 묻습니다. 소비자가 인공지능 음성 비서에 대한 신뢰를 갖게 되면 이러한 비서가 가정 환경을 자동으로 조정하도록 선택할 수도 있습니다.
더 중요한 것은 인공지능 음성 비서가 옴니채널이라는 것입니다. 가정용 장치에서 방금 누수를 발견했다는 문자 메시지를 받고 자동으로 물을 차단하며 지역 배관공과 약속을 잡아야 하는지 묻는다고 상상해 보십시오. ChatGPT와 같은 보조자는 스마트 홈 센서 데이터, 건강 및 피트니스 정보와 연결하여 냉장고 문을 열 때 적시에 권장 사항을 제시할 수도 있습니다. 귀하의 건강 목표에 맞는 제안 옵션을 제공하고 그에 따라 항목을 주문할 수 있으므로 항상 준비가 되어 있습니다.
이는 AI 언어 모델을 개선하여 스마트 홈의 실제 두뇌가 되어 추론하고 행동을 분석하고 적극적으로 대응하여 사람들의 삶에 가치를 더할 수 있는 방법을 보여줍니다. 전자는 이미 예약한 의사 약속만 상기시켜주는 오늘날의 음성 비서보다 훨씬 더 많은 일을 할 수 있습니다.
어떤 경우에는 AI 스마트 비서가 고립된 사람들의 디지털 동반자 역할을 할 수도 있습니다. 예를 들어 인튜이션이 제공하는 스마트 디바이스 엘리큐(ElliQ)는 공감에 최적화되어 노인들의 삶에 ‘친절한 존재’가 된다.
현재 ElliQ는 독립형 장치이지만 스마트 어시스턴트를 통해 이 풍부한 상황별 언어를 사용할 수 있는 날이 그리 멀지 않습니다.
Making Smart Homes Smarter
제가 AI 기반 비서를 기대하는 이유 중 하나는 소비자가 구매하는 스마트 홈 장치의 설정 및 상호 운용성의 모든 측면을 단순화할 것이라는 점입니다. 스마트 장치는 많은 기능을 제공하지만 일부 사용자는 설정 문제를 극복하지 못합니다.
내 상상 속에서 소비자는 AI 비서를 통해 스마트 기기를 구매하고 개인화할 수 있습니다. 장치가 켜지면 보조자가 즉시 작업을 대신하여 장치가 가정 환경에 원활하게 조화되도록 합니다. 소비자가 기기를 배치한 방을 식별하고 같은 방에 있는 다른 장치를 자동으로 구성할 수 있습니다. 사용자가 옵션에 대해 혼란스러워하는 경우 스마트 어시스턴트는 오늘날 ChatGPT에서 하는 것처럼 각 옵션을 설명하고 사용자 요청에 따라 최적화할 수 있습니다.
잠재적 위험
나는 인공지능을 굳게 지지하지만, 모든 스마트기기 제품 개발자와 제조사가 생각해 보아야 할 부분이 있습니다. OpenAI CEO 샘 알트만(Sam Altman)은 인터뷰에서 모든 인공지능이 사악한 목적으로 오용될 수 있다고 경고했습니다. 더 일반적인 문제는 사용자가 스마트 어시스턴트와 대화에 참여할 때 의도치 않게 사용자의 세계관을 바꾸는 버블에 넣을 수 있다는 것입니다. 우리는 그들의 성향을 반영하는 챗봇의 생성을 통해 정치적 이해관계가 작용하는 것을 발견했습니다.
모든 AI와 마찬가지로 이를 규제하려면 몇 가지 제어 장치를 마련해야 합니다. 어느 시점에서는 스마트 비서가 사용자의 편견에 영향을 미치고 판단을 왜곡하지 않도록 AI에 대한 몇 가지 윤리를 개발해야 합니다. 그러나 모든 기술에는 위험이 따르며 적절한 보호 장치가 마련되면 AI 기반 스마트 홈 장치가 다양한 방식으로 사용자의 삶을 개선할 것이라고 낙관합니다.
위 내용은 ChatGPT가 새로운 음성 도우미가 될까요?의 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

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