주요 비즈니스 변환을 가져올 생성기 프라그 마틱 슬롯의 현재 상태 및 가능성

Generation 프라그 마틱 슬롯는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등을 생성하는 기술입니다. 이에 따라 사용자가 자연어를 사용하여 질문을 할 때.

최근 프라그 마틱 슬롯 기술은 최근 몇 년 동안 상당히 발전하여 인간과 대화하는 것처럼 보이는 자연스러운 반응을 일으키거나 인간이 만든 것과 구별하기가 어렵 기 때문에 현실적인 내용을 생성 할 수 있습니다. "신제품에 대한 홍보 계획에 대한 생각"과 같은 작업 지침에서 "오늘 저녁 식사를 위해 무엇을 선택해야합니까?"와 같은 일상적인 대화에 이르기까지 다양한 주제를 수용 할 수 있습니다. 유연성과 자연스러운 텍스트가 생성 된 것은 IT 산업뿐만 아니라 사회에도 큰 놀라움을 가져 왔습니다.

광범위한 생성 프라그 마틱 슬롯 감각 프라그 마틱 슬롯는 이미지 및 오디오를 포함한 다양한 컨텐츠를 생성 할 수있는 프라그 마틱 슬롯이지만, 특히 비즈니스 분야에서 2023 년 기준으로 프라그 마틱 슬롯는 일반적으로 텍스트를 생성하는 프라그 마틱 슬롯를 나타냅니다. 전문적으로는 대규모 언어 모델 (LLM)이라고하며 일반적인 예는 Open프라그 마틱 슬롯의 "Chatgpt"입니다. 이 기사에서 "생성 된 프라그 마틱 슬롯"는 Chatgpt와 같은 대규모 언어 모델도 나타냅니다.

최근 Generation 프라그 마틱 슬롯의 빠른 발전에는 "Transformer"라는 새로운 아키텍처의 출현, 개선 된 GPU 성능 및 인터넷을 통해 많은 양의 데이터 가용성이 포함됩니다. 이를 통해 언어 모델의 핵심 요소 인 1,000 억 개가 넘는 매개 변수를 갖춘 대규모 언어 모델을 구성 할 수 있습니다.

Generation 프라그 마틱 슬롯 사용 주제에는 정보 수집, 콘텐츠 생성, 교육 및 계획, 프로그래밍, 번역 및 분석이 포함됩니다. (그림 1)

예를 들어, 정보 수집은 긴 보고서 및 웹 정보와 같은 중복 및 혼란 정보를 모든 형식 또는 길이로 요약 할 수 있습니다. 또한 아이디어를 생각해 내고 브레인 스토밍을 돕고 수다로 도와 줄 때 수다쟁이 역할을합니다. 이런 식으로 사용 방법에 따라 비서 또는 부하 직원처럼 행동하여 비정형 책상 작업과 창의적 작업의 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

생성 된 프라그 마틱 슬롯를 사용한 프로그래밍도 관심을 끌고 있습니다. 일본어로 "이런 종류의 프로세스를하고 싶다"는 요청하면 즉시 코드가 생성됩니다. 프로그램을 실행할 때 오류가 발생하면 문제 해결이 지원됩니다. 이로 인해 소프트웨어 개발의 혁신적인 변화가 발생할 수 있습니다.

교육 분야에서 생성 된 프라그 마틱 슬롯는 각 학생의 능력과 학습 속도에 맞게 세부적인 개별 교육을 허용합니다.

프라그 마틱 슬롯 세대는 많은 관심을 끌뿐만 아니라 이미 많은 비즈니스 분야에서 사용되고 있습니다. 이 성공은 다음과 같은 요인 일 수 있습니다.

첫째, 당신이 인간과 마찬가지로 자연적인 언어로 의사 소통 할 수 있다는 획기적인 사실. 전통적으로 컴퓨터가 무언가를 처리하기 위해 노력하려면 응용 프로그램 및 학습 프로그래밍 언어가 필요합니다. 그러나 생성기 프라그 마틱 슬롯는 언어로 질문과 지침에 응답하고 몇 초만에 결과를 반환합니다. 이것은 프라그 마틱 슬롯를 사용하기위한 임계 값을 상당히 낮 춥니 다.

다음, 다목적 성을 인용 할 수 있습니다. 지금까지 프라그 마틱 슬롯는 주로 특정 용도를 인식하고 분석하는 데 사용되었습니다. 프라그 마틱 슬롯 생성은 정보 수집, 콘텐츠 생성, 교육 및 계획, 프로그래밍, 번역 및 분석을 포함한 광범위한 목적으로 사용될 수 있습니다. 또한 Chatgpt 및 기타 모델은 이미 훈련 된 모델로 사용할 수 있으므로 사용자는 데이터를 수집하거나 데이터를 배울 필요가 없으며 즉시 사용할 수 있습니다.

또한 인터넷 및 기타 출처에서 엄청난 양의 정보를 배운 Generation 프라그 마틱 슬롯는 매우 높은 수준의 지식을 가지고 있습니다. 이 풍부한 지식을 바탕으로, 나는 사람들의 일과 일상 생활을 강력히 도울 수있었습니다.

이러한 특성을 가진 Generation 프라그 마틱 슬롯를 사용하면 비즈니스 효율성을 향상시키고 제품 및 서비스에 가치를 추가하는 데 기여할뿐만 아니라 현재의 제품과 서비스 형태를 현재와 다른 제품으로 바꿀 수 있습니다.

현재 프라그 마틱 슬롯 세대의 세 가지 주요 문제는 보안, 신뢰성 및 지식 부족입니다.

입력 한 정보가 유출 될 수 있음을 지적했습니다. 생성 된 프라그 마틱 슬롯와 상호 작용하는 동안 사용자가 민감한 정보를 입력하는 경우 정보는 교육 데이터로 사용되며 다른 사용자를 목표로하는 응답에 사용될 수 있으므로 정보가 유출됩니다. 이를 피하기 위해 서비스 제공 업체와 계약하거나 프라그 마틱 슬롯를 설정하여 입력 한 정보의 사용을 금지하거나 회사 별 생성 된 프라그 마틱 슬롯를 제공하도록 선택할 수 있습니다.

신뢰도도 조심해야합니다. 프라그 마틱 슬롯를 생성하는 것은 풍부한 지식을 가지고 있으며 광범위한 문제를 처리 할 수 ​​있지만 정보에 대한 정당한 답변은 보장되지 않으며 "그럴듯한 거짓말"을 생성 할 수 있습니다. 이것은 대규모 언어 모델에 고유 한 "Halcination"(Haptic Illusion)으로 알려진 현상입니다. 현재 사용자가 정보 자체의 신뢰성을 결정하거나 다른 방식으로 정보의 정확성을 확인할 수있는 상황에서 정보를 사용하는 것이 바람직합니다.

또한, 생성 된 프라그 마틱 슬롯가 보유한 교육 데이터는 언어 모델이 구성된 시점의 정보를 기반으로 구축되며 기본적으로 최신 정보를 유지하지 않습니다. 따라서 시장 운동과 기술 발전이 빠른 영역에서이를 활용하는 것은 불가능할 수 있습니다.

이러한 특성을 이해하면 생성 된 프라그 마틱 슬롯 사용과 관련된 문제를 방지하는 데 도움이됩니다. 또한, 생성 된 프라그 마틱 슬롯의 성능은 질문 방법에 따라 변경됩니다. 사용자가 이러한 특성을 이해하고 질문을하는 적절한 방법을 배울 수있게함으로써 Generator 프라그 마틱 슬롯는 일하고 삶을 사는 데 도움이되는 유용한 도구가됩니다.

• 이 기사는 Mitsubishi Electric Corporation의 정보 기술 연구소 인 Sakate Kanji와의 인터뷰를 기반으로합니다.