Core Concepts
大規模企業がAIを採用し、NLPと生成AIを統合する際に発生する課題を探る。
Abstract
現代のビジネス環境で、企業は規制環境の変化、ソフトウェアアプリケーション内の個人化への需要の増加、ガバナンスへの強い重点など、さまざまな課題に直面しています。大規模企業は、コアビジネスプロセスの最適化から顧客体験の向上までをカバーする自動化を採用しています。特に監督学習に基づくAI中心のソフトウェアシステムは効果的に機能するために大量のトレーニングデータが必要です。また、生成AIの組み込みは適切な評価基準への需要を高めています。この章では、SE全般およびRE特にでNLPと生成AIを統合する際に発生する課題に焦点を当てます。NLPを中心とした解決策や実例を提供し、学生や産業研究者が新しいテキストデータ中心タスクを識別できるよう支援します。
Stats
大量データが必要な監督学習ベースAIシステム
80:20トレーニングおよびテスト分割
BERTモデルでファインチューニングされた精度約90%
Quotes
"大規模企業は、コアビジネスプロセスの最適化から顧客体験の向上までカバーする自動化を採用しています。"
"SE全般およびRE特にでNLPと生成AIを統合する際に発生する課題に焦点を当てます。"
"NLP中心タスクが伝統的REプロセスとどう統合されるか"