生成 AI 言語モデルを理解する
生成AIについて知っていますか？
生成 AI (GenAI) は、既存のデータから学習し、さまざまなドメインで新しい元のコンテンツを作成できる人工知能アルゴリズムです。 これらのアルゴリズムは、創造的なエンジンのように機能し、新鮮なテキスト、画像、さらには音楽を生成し、人工知能の最も有望な進歩の一つです。 GenAIは、さまざまなニーズに合わせて出力をカスタマイズおよび適応できるため、さまざまなアプリケーションに対応する汎用性の高いツールになります。 このアルゴリズムは、プロンプトと微調整を使用して、特定の要件と基本設定に合わせて調整できます。 このカスタマイズ性は、ユーザーが日常的な言語で目的の出力を記述できることを意味し、モデルは適切なテキスト、画像、またはコードを生成することによって応答します。
GenAI モデルでは、テキスト生成用のトランスフォーマーとリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) や、画像生成用の生成敵対ネットワーク (GAN) やバリエーションオートエンコーダ (VAEs) など、特定の機械学習手法が適用されます。 これらの手法により、アルゴリズムはデータ内のパターンとリレーションシップを理解し、新しい、一意の、関連するコンテンツを生成できます。 GenAI は、次のようなさまざまなドメインのアプリケーションを検索します。
- テキストのオートコンプリートと要約: 関連するテキストを提案することで生産性を向上させる。
- 翻訳: 言語翻訳サービスの改善。
- クラスタリングとセグメント化: データを意味のあるグループに整理します。
- 質問への回答: ユーザー クエリに対する正確な応答を提供します。
- 異常検出: データ内の異常なパターンを識別します。
- 医療: 医療レポート、診断、治療に関する推奨事項の生成。
生成 AI 言語モデルを調べる
生成 AI 言語モデルは、自然言語入力を処理し、コンテキストに基づいて文内の後続の単語を予測し、一貫した応答を構築できるようにするアルゴリズムの大国です。 記事、Wikipedia のエントリ、書籍、インターネット リソースなど、膨大な量のテキスト データに関するトレーニングが行われ、人間のような言語を理解して生成できます。
これらのモデルは、多くの場合、トランスフォーマーなどのディープ ラーニング アーキテクチャに基づいており、自然言語の理解と生成の優れた機能を示します。 ChatGPT を強化する OpenAI の GPT (Generative Pre Trained) は、生成型 AI 言語モデルの例です。 これらのモデルの重要な特性には、膨大なスケールがあり、モデルには数億から数兆のパラメーターが含まれるため、複雑な言語パターンをキャプチャできます。
GenAI 言語モデルを使用してアプリケーションにインテリジェンスを追加する
Margie の Travel アプリケーション シナリオでは、GenAI 言語モデルを使用すると、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、パーソナライズされた提案を提供できます。 その使用方法の例をいくつか次に示します。
- 自然言語理解 (NLU): GPT-4 のような生成 AI モデルは、ユーザーが入力する自然言語クエリを処理できます。 旅行者が「居心地の良いアパート」、「ウォーターフロントの景色」、「トレンディなロフト」などのフレーズを使用して宿泊施設を検索すると、モデルはこれらの説明の背後にある意図を理解できます。
- セマンティック検索とクエリの拡張: 生成 AI 言語モデルでは、履歴データとユーザー レビューに対してセマンティック検索を実行できます。 ユーザー クエリのコンテキストとセマンティクスを分析することで、アプリケーションは検索用語を拡張して、関連するシノニムまたは関連用語を含めることができます。 たとえば、ユーザーが "居心地の良いアパート" を検索した場合、モデルは "快適なフラット" や "風変わりなレンタル" などの用語を考慮することもできます。
- コンテンツの生成: 生成 AI では、リストごとにパーソナライズされたプロパティの説明を作成できます。 モデルは、履歴データと位置情報に基づいて、"暖炉"、"パノラマの景色"、"モダンな設備" などの特徴を強調する魅力的な説明を生成できます。
- 感情分析: 生成 AI 言語モデルを使用した感情分析では、ユーザー レビューを評価できます。 アプリケーションは、特定の一覧に関連付けられている肯定的または否定的なセンチメントを識別できます。 常に肯定的なレビューを含む一覧をユーザーに推奨できます。
- 場所に基づく推奨事項: アプリケーションは、場所データを分析することで、人気のあるアトラクション、公共交通機関、または特定の地域への近接性に基づいてリストを推奨できます。 ウォーターフロントビューの場合、モデルはウォーターフロントの近くまたは美しい景色を望むリストに優先順位を付けることができます。
- パーソナル化: 生成 AI を使用すると、アプリケーションは個々の好みに合わせて推奨事項を調整できます。 ユーザーが頻繁に "トレンディなロフト" を選択する場合、モデルはこの設定を学習し、以降の推奨事項でロフト スタイルの宿泊施設に優先順位を付けることができます。
- 動的なランク付けとスコアリング: 生成 AI 言語モデルでは、ユーザー クエリの関連性に基づいてリストを動的にランク付けできます。 価格、可用性、ユーザー設定を考慮して、推奨事項のスコア付けと順序付けを行うことができます。
生成 AI 言語モデルでは、ユーザー クエリの理解を深め、コンテンツを生成し、レビューを分析し、パーソナライズされた提案を提供することで、賃貸物件の推奨プロセスを強化できます。 シアトルでの理想的な滞在を求めている旅行者は、これらのインテリジェントな推奨事項から恩恵を受けることができます!