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【113年#13】非結構化數據理解之LLM技術應用研究
編輯群2024-05-24
25
25產業別
- 不限
產業痛點
- 處理非結構化數據時往往需要大量的人工介入，效率低下。
- 涉及的領域廣泛，需要具備跨領域的理解能力。
- 處理大量資料的同時，保持高準確度的理解和回應是一大挑戰。
- 非結構化資料往往需要依賴上下文來進行準確的理解，語意捕捉能力要求高。
導入AI效益
- 自動化處理公司文檔、新聞報章的情報檢索、社群媒體的情感分析等，從而提高工作效率和準確性。
- 進行知識發現、文獻審閱、學術問答等方面的工作，提高研究效率和質量，加速學術進展和科研成果轉化。
- 幫助企業發現新的商業機會和服務模式，開拓新的市場和收入來源。
常見AI技術或應用
- LLM模型如生成預訓練轉換器（Generative Pre-trained Transformer；縮寫GPT）等可以通過大規模預訓練來理解和生成自然語言文本，它們能夠處理複雜的語言結構和上下文，提高對非結構化文本的理解能力。