:::

113年實戰議題：非結構化資料理解之大型語言模型技術應用研究

編輯群2024-05-24
25

產業別：人工智慧應用服務產業

產業痛點：

  • 處理非結構化資料的過程中，通常需要大量人工介入，這會造成耗時且容易出錯的情況。由於非結構化資料涵蓋的領域相當廣泛，處理這些資料時，模型必須具備跨領域的知識整合能力，並且能夠有效捕捉上下文語意，確保回應和分析的準確性。此外，在即時處理大量資料時，不僅需要模型有快速運算能力，還需維持高水準的準確度和反應速度，否則可能影響產業決策或資料分析的效能。

導入AI效益：

  • 能夠自動化分析各類非結構化資料，包括公司文檔、新聞報導及社群媒體的情感分析等，顯著提升資料處理的速度與準確性。透過這樣的自動化資料處理，企業能夠更快從龐大的資訊中提取有效洞見，進而減少人力耗費，同時提高決策的品質與效率。這不僅讓企業能更快速應對市場變化，還能在競爭激烈的環境中保持靈活性與決策的精準度，進一步促進業務發展。
  • 此外，該技術應用於研究機構和學術界時，能夠加快知識發現、文獻審閱與學術問答的過程，協助研究人員迅速篩選出有用的資料，從而顯著提升研究效率和成果轉化。透過這樣的資料分析，研究人員能在更短時間內找到關鍵研究內容，並進一步推動學術進展。

常見AI技術：

  • 開源程式，如：Hugging Face的Transformer、Meta的Fairseq。