RE를 위한 데이터 처리: NLP 및 생성적 AI 사용 중의 도전

Основные понятия

대규모 기업이 자동화를 채택함에 따라 AI가 현대 소프트웨어 시스템의 중요한 요소로 부상하고 있으며, 데이터는 이러한 시스템에서 중요한 역할을 한다.

Аннотация

• 다이내믹한 비즈니스 환경에서 기업들은 규제 환경의 지속적인 변화, 소프트웨어 응용 프로그램 내의 개인화 수요 증가, 그리고 거버넌스에 대한 강조 증대와 같은 다양한 도전에 직면하고 있다.
• 대규모 기업들은 핵심 비즈니스 프로세스 최적화부터 고객 경험 향상까지 이어지는 자동화를 채택하고 있으며, AI가 현대 소프트웨어 시스템의 중요한 요소로 부상하고 있다.
• AI 중심 소프트웨어 시스템은 효과적으로 작동하기 위해 대량의 훈련 데이터가 필요하다.
• NLP 및 생성적 AI를 기업 중요 소프트웨어 시스템에 통합하는 동안 발생하는 도전에 대해 탐구한다.
• 데이터 수집, 주석, 처리, 검증, 그리고 모델 훈련 및 배포에 대한 전략과 가이드라인을 제시한다.

Статистика

AI 중심 소프트웨어 솔루션에 대한 데이터 요구 사항을 충족하기 위해 대량의 훈련 데이터가 필요하다.
LLM은 자연어를 이해하고 추론할 수 있는 능력을 갖추고 있다.
데이터 수집, 주석, 처리, 검증 단계에서 발생하는 도전을 해결하기 위한 다양한 기술과 전략이 필요하다.

Цитаты

"AI 중심 소프트웨어 시스템은 효과적으로 작동하기 위해 대량의 훈련 데이터가 필요하다."
"NLP 및 생성적 AI를 기업 중요 소프트웨어 시스템에 통합하는 동안 발생하는 도전에 대해 탐구한다."

Ключевые выводы из

Dealing with Data for RE

by Smita Ghaisa... в arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.16977.pdf