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自動チケットトライアジによる顧客サポート効率の向上

イントロダクション顧客サポートの世界では、効率と迅速さが極めて重要です。OpenAIのGPT-3.5などの大規模言語モデル（LLMs）を活用することで、顧客サポートのプロジェクト最適化に独自の視点をもたらすことができます。本記事では、LLMsを使用してチケットの分類を自動化し、顧客サポートチームにシームレスで効率的なソリューションを提供する方法について探求します。さらに、このプロジェクトの実装例を示すために実践的なコード実装も紹介します。学習目標大規模言語モデルの基本的な概念と、プロジェクト管理のさまざまな側面での最適化方法を学びます。感情に基づくチケットの分類や自動コードコメントなど、特定のプロジェクトシナリオを通じて、LLMsの多様な応用に対する洞察を得ます。 LLMsをプロジェクト管理プロセスに統合する際のベストプラクティス、潜在的な課題、考慮事項について、効果的かつ倫理的なLLMsの活用を確保する方法を探究します。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。プロジェクトのための大規模言語モデル最適化（LLMOPs）プロジェクトのための大規模言語モデル最適化（LLMOPs）は、プロジェクト管理におけるパラダイムシフトを表します。先進の言語モデルを活用して、プロジェクトライフサイクルのさまざまな側面を自動化し向上させるものです。出典：Square Space 自動プロジェクト計画とドキュメンテーション参照：「Generative Pretrainingによる言語理解の改善」（Radford et al., 2018） OpenAIのGPT-3などのLLMsは、自然言語の理解においてその威力を示し、自動的なプロジェクト計画を可能にします。テキスト入力を分析して包括的なプロジェクト計画を生成し、計画フェーズでの手作業の努力を削減します。さらに、LLMsは動的なドキュメンテーションの生成に寄与し、人間の介入を最小限に抑えてプロジェクトドキュメンテーションを最新の状態に保つことができます。コードの生成と最適化参照：「深層双方向トランスフォーマーの言語理解のためのBERTの事前トレーニング」（Devlin et al., 2018）大規模言語モデルは、高水準なプロジェクト要件の理解とコードスニペットの生成において優れた能力を示しています。LLMsを使用したコードの最適化に関する研究では、これらのモデルが仕様に基づいてコードを提供し、既存のコードベースを分析して非効率を特定し、最適化された解決策を提案することが探究されています。…

『Amazon Search M5がAWS Trainiumを使用してLLMトレーニングコストを30%節約しました』

数十年にわたり、Amazonは機械学習（ML）を先駆的かつ革新的に活用し、顧客に楽しい体験を提供してきました最初の日々から、Amazonは書籍の推薦、検索、不正検出など、さまざまなユースケースにMLを使用してきました同業他社と同様に、高速化されたハードウェアの進歩により、Amazonのチームはモデルの追求を可能にしました

カスタムレンズを使用して、優れたアーキテクチャのIDPソリューションを構築する – パート5：コスト最適化

クラウド上の本番用ソリューションを構築するには、リソース、時間、顧客の期待、ビジネスの成果との間でトレードオフが必要ですAWS Well-Architectedフレームワークは、AWS上でワークロードを構築する際に行う意思決定の利点とリスクを理解するのに役立ちますインテリジェントドキュメントプロセシング（IDP）プロジェクトでは、通常、光学文字認識（OCR）と自然言語処理を組み合わせます

自分自身のレンズでウェルアーキテクチャなIDPソリューションを構築する – パート6：持続可能性

「インテリジェント文書処理（IDP）プロジェクトでは、光学式文字認識（OCR）と自然言語処理（NLP）を組み合わせて、文書を自動的に読み取り理解することが一般的です顧客はあらゆる業界でIDPワークロードをAWS上で実行し、KYCフォーム、税務書類、請求書、保険請求書、配送報告書、在庫報告書などのユースケースを自動化することでビジネス価値を提供しています[...]」