Kevin Topolsky이러한 역사적인 성취로, NTT가 새로운 인공 지능 기술인 문서 이미지에서 텍스트 및 시각 정보를 이해하는 방식을 개발했으며, 이는 디지털 변형 노력의 도약을 암시합니다. 이 혁신적인 시각적 독해(VRC) 기술은 AI가 별도의 작업 특화 교육이 필요 없는 참고 자료로써 문서 이미지를 활용하여 그에게 물어본 어떠한 질문에도 답변할 수 있는 미래를 시사합니다.
밴쿠버에서 열린 명문 AAAI 인공 지능 컨퍼런스 및 일본 고베에서 열린 자연어 처리 학회 연례 모임에서 주목을 받으면서, 이 연구는 전 세계적으로 처음 보는 큰 언어 모델(LLMs) – 시각 문서를 해석하기 위한 새로운 방법론의 태동을 나타냅니다.
AI는 일반 텍스트 이상을 이해하는 데 어려움을 겪어 왔으며, 문서 안에 있는 그래픽, 아이콘 및 다른 시각적 요소를 이해하지 못했습니다. NTT의 VRC 기술은 시각과 텍스트를 융합함으로써 AI가 인간처럼 문서를 이해할 수 있도록 하는 이 한계를 극복하려 합니다.
이 발전에는 두 가지 주요 발전사항이 있으며, 문서 이미지를 LLMs에서 이해할 수 있는 형식으로 번역할 수 있는 어댑터 기술과 다양한 시각적 이해 작업을 위한 포괄적인 데이터셋이 포함되어 있습니다. 이를 통해 LLMs는 이제 시각적 단서를 통합하여 문서의 본질을 파악하고 각 특정 기능에 대해 훈련받지 않고도 작업을 수행할 수 있습니다.
이러한 진보는 전문 문학을 처리하거나 대량의 데이터를 관리하는 업계를 포함한 문서 처리에 의존하는 산업에 상당한 기회를 제공합니다. 독해 및 이해 작업을 자동화함으로써, 이 기술은 인간과의 AI 협력에서 새로운 수준의 효율성과 정교성을 발휘할 수 있으며, 궁극적으로 더 발전된 이용하는 디지털 경제에 기여할 것으로 전망됩니다.
현재의 시장 동향:
문서 분석 분야에서는 대량의 데이터 처리 속도 및 정확성 향상을 위해 AI를 활용하는 추세가 높아지고 있습니다. 기업들은 문서 내 텍스트와 이미지를 추출하여 비정형 데이터로부터 통찰력을 얻기 위해 AI 기반 도구를 점점 더 채택하고 있습니다. 시각적 이해 AI는 문서 분석이 필수적인 금융, 건강 관리, 법률 및 부동산과 같은 분야에 변화를 가져오고 있습니다.
기업들은 또한 송장, 영수증 및 계약 처리를 자동화하기 위해 AI에 투자하고 있습니다. 따라서 문서 분석에서의 AI 시장은 견실한 성장을 경험하고 있습니다. 시장 분석에 따르면, 세계적인 문서 분석에서의 AI 시장 규모가 앞으로 몇 년 동안 크게 성장할 것으로 예상됩니다.
예측:
기업들이 디지털 변환을 지속적으로 추진함에 따라 AI 산업은 상승세를 유지할 것으로 전망됩니다. 특히 시각적 이해 AI는 채택률이 더 높아지고 추가 연구 및 개발이 이루어질 가능성이 있습니다. 문서 분석에 대한 AI의 널리 퍼지는 영향은 기계 학습 모델의 능력을 확장하여 복잡한 문서를 이해하는 정확성이 향상될 것으로 예상됩니다.
