junichi.maruyamaメディア&エンターテインメント業界は、データを中心とした革命の真っ只中にあり、消費者をあらゆる体験の中心に据えています。あらゆる規模の組織が、パーソナライズされた1:1体験を大規模に提供する次の破壊的イノベーションを実現するために、今、探求を続けています。ラージ・ランゲージ・モデル(LLM)です。LLMは、ユニークなコンテンツを生成するだけでなく、複雑な情報を深く理解し、人間のような対話をシミュレートする力を備えています。このブログでは、パーソナライゼーション、マネタイズ、コンテンツ制作という3つの主要分野におけるLLMの変革の可能性について説明します。データおよびAIリーダーは、現実の世界にインパクトを与え、新しい収益源を開拓することができます。パーソナライゼーションの再定義メディアやエンターテインメントのリーダーは、いつでも、どこでも、どんなチャンネルでも、よりスマートな体験を提供することを目指し、パーソナライゼーションは成功のためのテーブルステークスになっています。LLMは、高度にパーソナライズされた体験を提供する画期的なアプローチで、リアルタイムで視聴者を魅了し、関連性の高い体験を提供します。ストリーミング・メディアです。LLMを搭載した会話型インターフェイスにより、コンテンツ・プラットフォームは自然言語によるプロンプトでユーザーを惹きつけ、よりパーソナライズされた推薦、インテリジェントな検索機能、リアルタイムで行えるテーラーメイドのコンテンツ発見を可能にすることができます。LLMは、ユーザーの好み、行動、文脈を理解することで、よりスマートで没入感のあるメディア体験を提供し、視聴者を飽きさせないようにすることができる。LLMは、消費者のカスタマーサービスやサポートへの関わり方を変えるという重要な役割を担っています。LLMは、AIが誘導するインタラクションを通じて、コールセンターの担当者が顧客の問い合わせをより効果的に解決できるようサポートします。これは、消費者の満足度を高め、平均処理時間を短縮し、多大なコストがかかる人的支援ではなく自己支援型のサービスに移行しようと考えている通信事業者にとって、大きな焦点となる分野です。とで、顧客満足度を高めるための適切な情報と推奨事項をエージェントに提供します。カスタマーサポートのプロセスを合理化するこの能力は、業務効率を向上させるだけでなく、顧客ロイヤルティを強化することにもつながります。インテリジェントなコンテンツ制作とキュレーションメディア&エンターテインメント業界では、コンテンツは重心であり、文字通り消費者に売るものである。コンテンツ制作者は、ソーシャルシグナルなどのデータを活用して、興味深い瞬間やコンテンツを幅広いコンテンツ制作戦略に取り入れるため、魅力的なコンテンツの制作とキュレーションは、大きな変化を遂げつつあります。LLMは魅力的な見出しの作成、魅力的なコピーの作成、さらにはコンテンツの品質に関するリアルタイムのフィードバックを支援することができます。メディア企業は、コンテンツ制作プロセスの合理化、編集ワークフローの改善、コンテンツ全体の品質向上を実現し、すべてのコンテンツが意図する読者に響くようにすることができます。LLMは、コンテンツのキュレーションや推薦システムの自動化にも優れています。ユーザーの嗜好、消費パターン、ソーシャルメディアのシグナルを分析することで、LLMはパーソナライズされたコンテンツのプレイリスト、ニュースダイジェスト、オーダーメイドのレコメンデーションなどをインテリジェントにキュレーションすることができます。これにより、ユーザーの満足度を高めるだけでなく、ユーザーの維持と忠誠心を高め、継続的なエンゲージメントとマネタイズの可能性を高めることができます。ジメントとマネタイズの強化コンテンツが王様なら、エンゲージメントは王国です。LLMは、メディアやエンターテインメント企業がインタラクティブな体験を創造するだけでなく、既存の体験を強化することを可能にします。LLMを利用したインタラクティブなストーリーテリングでは、視聴者をパーソナライズされた没入感のある旅に誘い、視聴者の選択や好みが物語を形成することができます。ゲーム、バーチャルリアリティ、スポーツ、インタラクティブ広告など、LLMはユーザーのエンゲージメントとマネタイズの新しい道を切り開きます。LLMはターゲット広告やコンテンツのマネタイズに大きなチャンスをもたらします。LLMは、膨大な量のユーザーデータを分析することで、正確な広告ターゲティングやコンテンツ推薦に役立つインサイトを生成することができます。このようなパーソナライゼーションは、広告キャンペーンの効果を高め、エンゲージメントを向上させ、広告収入を最大化することができます。分析することで、メディア企業が価格戦略を最適化し、個人の嗜好や予算に合ったオファーや購読プランを提供できるよう支援することができます。startedこれらの例は、LLMが業界の価値を解き放つ可能性のある多くの分野のほんの一部にすぎません。LLMを利用したビジネスが成功するかどうかは、企業がこの技術をどのように活用し、競合他社と差別化できるかにかかっています。合わせてモデルを独自に最適化する柔軟性を提供し、関連するビジネス成果に合わせて拡張できる能力を提供するアーキテクチャを設計できるため、価値創造へのより持続可能な道となるのです。Dolly」で、LLMを活用する方法を学ぶことができます。ような命令追従能力を実現できることを確認しました。分ほどトレーニングするだけです。命令追従能力の実現には、必ずしも最新のモデルや大規模なモデルは必要ないようです。コードをオープンソース化しています。上でどのように再作成できるか、今回のブログではこのことについて詳しく解説します。大規模言語モデルの分野で素晴らしい進歩が見られる中、お客様から、SQLアナリストが日々のワークフローでこの強力なテクノロジーを活用できるようにするにはどうしたらよいかという問い合わせがありました。パブリックプレビューを発表できることを嬉しく思います。Models(LLM)にアクセスできるようになります。今回の発表により、使い慣れたSQLのインターフェイスから、自社のデータに対してLLMの実験を素早く行うことができるようになりました。Foundation.プライバシー通知|利用規約|現代奴隷法に関する声明|カリフォルニア州のプライバシー権利|プライバシ。