By Olga Rotanenko, Commercial Director at Mindy Support  기업들은 경쟁사보다 앞서기 위해 최첨단 AI 기술을 활용하고 있습니다. 고객 서비스를 개선하고, 콘텐츠 제작을 혁신하고, 복잡한 데이터 분석을 단순화하고 있습니다.  이 기사에서는 실제 생성 AI 사례와 최고의 기업이   사용하는 방법에 대한 사례 연구를 살펴보고  새로운 아이디어를 생각해내고 생산성을 높이며 성장하기 위해 노력합니다. LLM을   생성 AI   LLM 및 생성 AI의 실제 사례:     향상된 고객 서비스를 향한 Amazon의 여정  어린이를 포함해 모두에게 알려진 전자상거래계의 거인 아마존은 단지 쇼핑만 하는 것이 아니다. 또한 LLM(대형 언어 모델)과 같은 최첨단 기술을 사용하는 선두업체이기도 합니다. Amazon의 챗봇은 LLM 기술을 활용하여 자연어를 이해하고 처리하여 고객의 질문과 우려 사항에 대해 신속하고 적절한 응답을 제공할 수 있습니다. 이러한 통합으로 인해 문제가 더욱 신속하고 정확하게 해결되면서 고객 만족도가 향상되었습니다.  Amazon은 AI가 완전히 이해하지 못할 수 있는 복잡하거나 미묘한 문제를 처리하는 데 있어 인간 에이전트의 중요성을 인식하고 있습니다. 이 하이브리드 접근 방식은 AI와 인간 지능의 장점을 결합하여 균형 있고 효과적인 고객 서비스 운영을 보장합니다.    Amazon Lex 사용된 기술:     코카콜라의 혁신적인 마케팅  항상 마케팅 활동을 우선시해 온 가장 상징적인 브랜드 중 하나인 코카콜라에 대해 살펴보겠습니다. GPT-4와 같은 고급 언어 모델을 통합함으로써 회사는 매력적인 소셜 미디어 게시물부터 매력적인 마케팅 카피 및 정보 기사에 이르기까지 다양한 고품질 콘텐츠를 만들 수 있었습니다. 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 GPT-4의 기능을 통해 Coca-Cola는 여러 플랫폼에서 일관되고 확실한 브랜드 목소리를 유지할 수 있습니다.  콘텐츠 제작 외에도 Coca-Cola는 GPT-4를 활용하여 소비자 선호도와 시장 동향에 대한 귀중한 통찰력을 얻었습니다. GPT-4는 방대한 양의 데이터를 분석하고 포괄적인 보고서를 생성함으로써 회사가 소비자 행동의 새로운 패턴과 변화를 이해하는 데 도움을 줍니다.    OpenAI의 GPT-4 사용된 기술:     JPMorgan Chase의 데이터 분석 혁명  JP Morgan Chase는 IBM Watson을 효과적으로 활용하여 재무 운영의 정확성과 효율성을 향상시켜 성과와 고객 만족도를 크게 향상시켰습니다.  예를 들어, Watson의 자연어 처리(NLP)를 사용하면 은행은 법률 문서, 재무 보고서 등 방대한 양의 비정형 데이터를 높은 정밀도로 신속하게 분석할 수 있습니다. 이러한 자동화는 복잡한 정보를 처리하는 데 필요한 시간을 단축할 뿐만 아니라 인적 오류의 위험을 최소화하여 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 보장합니다.  또한 JP Morgan Chase는 위험 관리 및 사기 탐지 시스템을 강화하기 위해 IBM Watson을 채택했습니다. Watson의 기계 학습 알고리즘은 거래 데이터를 지속적으로 분석하고 사기 행위를 나타낼 수 있는 비정상적인 패턴을 식별합니다.    IBM Watson 사용된 기술:     Netflix의 맞춤형 추천  여기에 Netflix를 좋아하는 사람이 있나요? 간식을 들고 소파에 누워 좋아하는 시리즈와 영화를 감상하는 모습을 상상해 보세요. Netflix는 추천 시스템을 강화하기 위해 고급 기술을 사용하여 귀하의 선호도를 중요하게 생각합니다. Netflix는 시청 기록, 상호 작용 패턴 등 광범위한 사용자 데이터를 분석하여 개인 취향을 깊이 이해합니다. 이를 통해 귀하의 고유한 관심사와 밀접하게 일치하는 콘텐츠를 제안하여 전반적인 경험과 만족도를 높일 수 있습니다. 이러한 개인화된 접근 방식은 시청자의 참여를 유지할 뿐만 아니라 시청자가 스스로 찾지 못한 새로운 콘텐츠를 발견하는 데도 도움이 됩니다.    BERT와 같은 LLM에 의해 강화된 독점 추천 알고리즘. 사용된 기술:     Spotify의 음악 추천 시스템  인정하세요. 당신은 Spotify 또는 Apple Music 사용자입니다. 비밀 하나를 알려드리겠습니다. 저는 Spotify 소녀입니다. Netflix와 마찬가지로 Spotify는 LLM(대형 언어 모델)을 활용하여 음악 추천 및 검색 기능을 향상합니다. 사용자 청취 습관, 재생 목록 및 플랫폼과의 상호 작용을 분석함으로써 이러한 모델을 통해 Spotify는 개별 음악 선호도를 이해하고 사용자가 좋아할 노래나 아티스트를 예측할 수 있습니다. 이러한 개인화된 접근 방식은 사용자에게 그들이 좋아할 만한 새로운 음악을 소개할 뿐만 아니라 플랫폼에 대한 지속적인 참여를 유도합니다. 그것은 당신이 듣고 싶은 것을 당신이 듣기도 전에 정확히 아는 개인 DJ를 갖는 것과 같습니다.    독점 AI 모델 및 BERT 기반 시스템 사용된 기술:     New York Times의 콘텐츠 개인화  선도적인 글로벌 언론 매체인 New York Times는 광고 전략을 최적화하기 위해 생성 AI를 활용하고 있습니다. 이 기술을 통해 광고주는 광고 메시지를 기반으로 광고 캠페인에 가장 적합한 게재 위치를 제안함으로써 광고 효과를 극대화할 수 있습니다. 또한 이전에는 도달하기 어려웠던 틈새 잠재고객을 식별하고 타겟팅하는 데 도움이 되어 보다 정확하고 효과적인 마케팅 접근 방식을 보장합니다. 이 AI 도구는 잠재 고객 세분화 및 광고 배치를 개선하여 캠페인 성과를 향상할 뿐만 아니라 광고주의 투자 수익도 높입니다. 이 혁신은    OpenAI의 GPT-3 사용된 기술:     슈퍼볼 광고 캠페인  "누가 이기고 지는 것이 중요하지 않다면 왜 SCORE를 유지합니까?" 미국 최고의 코치 중 한 명인 빈스 롬바르디(Vince Lombardi)의 이 유명한 인용문은 슈퍼볼을 스포츠 엔터테인먼트의 정점으로 유지하는 경쟁 정신을 완벽하게 포착합니다. 수백만 명의 시청자가 시청하는 Super Bowl은 데이터의 금광입니다. Generative AI는 이 방대한 양의 시청자 데이터를 분석하여 선호도와 행동을 기반으로 다양한 잠재고객 세그먼트의 공감을 불러일으키는 고도로 타겟팅된 광고를 만들 수 있습니다. 이 기술은 광고의 관련성과 영향력을 높일 뿐만 아니라 브랜드가 청중과 더욱 깊이 연결되도록 돕습니다. 슈퍼볼이 발전함에 따라 슈퍼볼을 마케팅 강국으로 만드는 도구와 전략도 발전합니다.    콘텐츠 제작 및 분석을 위한 다양한 LLM 사용 기술:     의료 분야의 IBM Watson  의료 부문에서 IBM Watson은 LLM(대형 언어 모델)을 활용하여 임상 의사결정 지원에 혁신을 일으키고 있습니다. Watson은 방대한 양의 의학 문헌과 환자 데이터를 분석하여 증거 기반 진단 및 치료 권장 사항을 제공합니다. 이 고급 AI 기술은 의료 전문가가 더 많은 정보에 입각한 결정을 내리고 환자 결과를 개선하며 진단 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다. 또한 Watson은 의료 분야의 새로운 추세와 패턴을 식별하여 질병의 조기 발견 및 예방에 기여할 수 있습니다.    IBM Watson Health 사용된 기술:     최첨단 기술을 활용하여 LLM으로 성공 달성   LLM(대형 언어 모델)은 다양한 기술과 기술을 활용합니다. 관련된 몇 가지 주요 기술을 요약하면 다음과 같습니다.    LLM의 핵심 기술입니다. 이러한 모델은 여러 계층이 있는 신경망을 사용하여 텍스트를 처리하고 생성합니다. 딥 러닝:    Vaswani et al.이 소개한 일종의 신경망 아키텍처입니다. "주의가 필요한 전부입니다"라는 논문에서. 변환기는 텍스트의 장거리 종속성을 처리하는 데 중요하며 많은 LLM의 기초입니다. Transformers:    언어를 생성하거나 이해할 때 모델이 입력 텍스트의 다양한 부분에 집중할 수 있도록 돕는 변환기의 구성 요소입니다. 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism):   사전 훈련 및 미세 조정:    LLM은 처음에 일반적인 언어 패턴을 학습하기 위해 대량의 텍스트 데이터에 대해 훈련을 받습니다. 사전 훈련:    사전 훈련 후 모델은 특정 작업이나 영역을 전문화하기 위해 특정 데이터 세트에 대해 추가 훈련을 받습니다. 미세 조정:    텍스트를 모델이 처리할 수 있는 더 작은 단위(토큰)로 나누는 프로세스입니다. BPE(바이트 쌍 인코딩) 또는 WordPiece와 같은 기술이 자주 사용됩니다. 토큰화:    구문 분석, 품사 태깅, 명명된 엔터티 인식 등 인간 언어를 처리하고 이해하는 데 사용되는 다양한 기술과 알고리즘입니다. 자연어 처리(NLP) 기술:    당혹감, BLEU 점수 등과 같은 지표는 언어 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 평가 지표:    유해한 결과를 방지하는 메커니즘을 포함하여 모델이 책임감 있고 윤리적으로 사용되도록 보장하는 기술 및 지침입니다. 윤리 및 안전 메커니즘:  결론  LLM이 전 세계적으로 어떻게 큰 파장을 일으키고 있는지 이미 확인하실 수 있으며, 내일은 선도 기업이 LLM을 채택하여 노력을 강화함에 따라 LLM이 더욱 중요해질 것입니다. 고객 서비스를 강화하는 Amazon의 챗봇부터 Coca-Cola의 창의적인 콘텐츠, JP Morgan Chase의 IBM Watson을 통한 재무 최적화에 이르기까지 이러한 기술은 혁신과 효율성을 주도하고 있습니다. Netflix의 맞춤형 추천과 Salesforce의 자동화된 보고서는 AI가 맞춤형 경험과 분석에 미치는 영향을 보여줍니다. 더 많은 기업이 이러한 도구를 채택함에 따라 운영을 개선할 뿐만 아니라 AI 성공을 위한 새로운 표준을 설정하고 있습니다. 핵심 내용은 지속적인 학습, 인간-AI 협업, 윤리적 관행의 필요성을 강조하여 미래 혁신을 위한 발판을 마련합니다.   올가 로타넨코  Mindy Support의 커머셜 디렉터

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