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자연어 지원 AI를 처리하는 8가지 접근 방식

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Mike McNamara
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오늘날의 환경에서 자연어를 지원하는 AI는 단순히 "있으면 좋은" 것이 아니라 필수입니다. Gartner에 따르면 "2024년까지 브랜드 디지털 경험의 최대 80%가 가상 인력을 통해 소비자에게 제공될 것"이라 합니다.

대화형 AI는 챗봇 외에 수많은 용도로 사용됩니다. 자연어를 처리하는 AI 시스템은 인간과 유사한 대화를 하고, 문맥을 이해하며, 밀리초 단위로 지능적인 응답을 제공합니다. 간단히 말해, 자연어 처리는 인간의 언어를 말하는 방식을 이해하는 컴퓨터 프로그램입니다. 자연어 처리는 항상 변화하고 있습니다. 기술의 새로운 발전과 끊임없이 변화하는 전략 덕분에 AI의 언어 처리 방식이 개선되고 있습니다.

Gartner는 다음 보고서에서 자연어 처리에 대한 8가지 접근 방식을 나열했습니다. 엔터프라이즈 AI: 자연어 아키텍처를 위한 Gartner 2021년 전략적 로드맵(Anthony Mullen, Magnus Revang, Stephen Emmott, Erick Brethenoux, Bern Elliot, Jessica Ekholm, 2020년 12월 15일)

1. 일반화된 언어 모델 또는 변환기 모델

2020년에 여러 공급업체에서 새로운 언어 처리 방식을 도입했습니다. 이 모델은 NL 기술 워크플로의 모든 영역에서 인사이트 엔진, 텍스트 분석, 자연어 생성(NLG) 및 대화형 AI에 사용됩니다. 이러한 일반화된 언어 모델은 전이 학습과 함께 사전 구축된 딥 러닝 모델(수조 개의 매개 변수 포함)을 활용하여 업계 및 조직을 위한 맞춤형 모델을 생성하는 데 주로 사용됩니다. 이러한 모델의 예로는 BERT/Meena 및 GPT2/3이 있습니다.

2. 대화형 미들웨어

이 미들웨어를 사용하면 음성 및 대화 엔진을 유연하게 조합하여 사용할 수 있습니다. 미들웨어는 교육 데이터와 해당 대화 설계 및 통합으로부터 기본 엔진을 분리합니다. 이러한 미들웨어 공급업체가 사용하는 일반적인 엔진은 Amazon Lex, Microsoft Bot Framework, Google Dialogflow, IBM Watson 및 Rasa입니다. 자세한 내용은 대화형 AI 미들웨어를 사용하여 챗봇 및 가상 비서 구축을 참조하십시오.

3. 검색 및 대화를 컴퓨팅 쿼리로 확장

대부분의 비즈니스 인텔리전스(BI) 툴은 툴의 기능을 위해 일종의 자연어 인터페이스를 제공했습니다. 그러나 대부분의 접근 방식은 완전한 회화적 방식이 아닙니다. 그럼에도 계산 쿼리는 빠르게 향상되고 있습니다. 가장 최근의 유망한 도구는 Google TAPAS로, 일반화된 언어 모델을 사용하여 표 형식 데이터에 액세스합니다. BI 및 자연어의 진화에 대한 자세한 내용은 분석, BI 및 데이터 과학이 한 데 어우러진 증강 분석 그리고 충돌하는 세계 보고서를 참조하십시오.

4. NL 공급업체의 모듈식 딥 러닝 스택 및 모듈

Alibaba, Oracle, IBM, Microsoft와 같은 대규모 공급업체에서는 NL 모델 및 공통 구성 요소의 공유 스택에서 문서, 음성, 번역 및 대화형 기능을 개발하고 있습니다.

5. NL 경험의 시민 개발 민주화

수많은 공급업체들은 검색이든 대화든 시민 개발자 도구의 WYSIWYG를 개선하고, 좀 더 수월하게 이용할 수 있는 비기술적 인터페이스를 개발했습니다. LC/NC(Low-code 및 no-code) 설계 툴은 단순한 대화 이상을 위해 사용할 수 있습니다. 대화록은 시민 개발자들이 기술적인 지식 없이도 설계할 수 있는 많은 것 중 하나일 뿐입니다. 오늘날 로우코드 플랫폼과 노코드 플랫폼은 종종 대화 설계뿐 아니라 RPA 및 검색 애플리케이션 개발 그리고 더 많은 표준 Web 2.0 설계 요소도 제공합니다.

6. 컴퓨터 비전 및 번역을 포함하도록 언어 모델을 확장하는 다중 모달 솔루션을 제공하는 공급업체

언어 서비스는 사람과 시스템 간의 풍부하고 자연스러운 커뮤니케이션을 실현하는 보다 다양한 모달 형식으로 진화하고 있습니다. 예를 들어, Openstream은 매핑 애플리케이션과 동시에 대화하고 상호 작용할 수 있는 기능을 제공합니다. 그리고 Baidu Translate는 사람의 말뿐만 아니라 비디오 장면의 시각적 개체에서 단서를 얻습니다.

7. 데이터 액세스, 메타데이터 관리 및 그래프 기반 시스템의 발전

오늘날, 분산 데이터 관리 및 보강의 최첨단 기술은 Data Fabric입니다. Data Fabric은 데이터 통합 접근 방식의 조합을 통해 재사용 가능한 데이터 서비스, 파이프라인, 의미론적 계층 및 API를 제공할 수 있습니다. 동적 스키마 인식 또는 비용 기반 최적화를 추가하면 Data Fabric을 더욱 개선할 수 있습니다(Data Fabric 이해하기 참조).

8. NL 프로젝트를 위한 새로운 툴 및 서비스 파이프라인

데이터 레이블 지정 및 주석 회사는 컴퓨터 비전과 함께 텍스트, 음성 및 문서 주석 서비스를 점점 더 많이 지원하고 있습니다. 번역 회사는 모델과 번역가 모두의 번역 허브를 사용하여 워크로드를 관리하고 있습니다.

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Mike McNamara

Mike McNamara는 NetApp의 제품 및 솔루션 마케팅 분야의 고위 경영진이며 25년의 데이터 관리 및 데이터 스토리지 마케팅 경험을 보유하고 있습니다. 10년 전 NetApp에 입사하기에 앞서, Mike는 Adaptec, EMC, HP에서 근무했습니다. Mike는 업계 최초로 클라우드 연결형 AI/ML 솔루션(NetApp), 유니파이드 스케일아웃 및 하이브리드 클라우드 스토리지 시스템 및 소프트웨어(NetApp), iSCSI 및 SAS 스토리지 시스템 및 소프트웨어(Adaptec), 파이버 채널 스토리지 시스템(EMC CLARiiON)의 출시를 이끈 핵심 팀 리더입니다. Mike는 Fibre Channel Industry Association에서 마케팅 의장을 역임한 경력 외에도 Ethernet Technology Summit Conference Advisory Board와 Ethernet Alliance에서 회원으로 활동하고 있으며, 업계 저널의 고정 기고자로 활동하며 여러 행사에서 연설을 맡기도 했습니다. Mike는 또한 FriesenPress에서 "스케일아웃 스토리지 - 엔터프라이즈 데이터 관리의 차세대 프론티어"라는 책을 출간했으며, Kapos가 선정한 눈 여겨 볼 상위 50대 B2B 제품 마케터에 이름을 올렸습니다.

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