InvestGlass는 보다 정밀하고 사용자별 맞춤화된 대응을 가능하게 하는 새로운 ChatGPT 매개변수 제어를 통해 AI 기반 CRM을 개선하고 있습니다. 금융 서비스 분야의 AI 시장 규모는 2023년 1조 4천억 달러에서 2033년까지 1조 4천억 달러 이상으로 성장할 것으로 예상됩니다(CAGR 28.11%).Statista), optimizing AI interactions is key. These new settings Temperature, Top P, Frequency Penalty, and Best Of boost efficiency and accuracy in financial automation
1. 온도
온도 매개변수는 AI 응답의 무작위성을 좌우합니다. 온도가 낮을수록 AI의 응답은 더 결정적이고 집중적입니다. 반면 온도가 높을수록 더 다양하고 창의적인 결과를 도출할 수 있습니다. InvestGlass는 온도를 0.87로 설정하여 AI가 현재 대화와 일정 수준의 일관성과 관련성을 유지하면서 상대적으로 창의적인 결과를 도출하도록 합니다.
2. 최대 길이
생성된 텍스트의 최대 토큰 길이를 제한합니다. 토큰은 일반적으로 언어 및 모델의 특성에 따라 단어 또는 문자를 나타냅니다. 최대 길이가 길수록 더 길고 자세한 응답이 가능하며, 값이 짧을수록 응답이 간결해집니다. 889로 설정하면 상세하고 유익한 콘텐츠와 최적의 응답 길이를 유지하는 것 사이의 균형을 맞출 수 있습니다.
3. 시퀀스 중지
시퀀스 중지 매개변수는 모델이 추가 텍스트 생성을 중지해야 하는 시퀀스를 결정합니다. “시퀀스를 입력하고 Tab 키를 누릅니다.”를 입력하면 InvestGlass는 이 시퀀스를 생성하는 즉시 응답을 종료하도록 모델에 알립니다. 이 강력한 기능을 통해 응답 길이와 구조를 보다 세밀하게 제어할 수 있습니다.
4. 4.
“핵 샘플링”이라고도 하는 상위 P 매개변수는 0.45로 설정되며, 특정 결과에 대해 후보 토큰이 고려되는 누적 확률을 나타냅니다. AI 모델은 이 확률에 따라 토큰의 순위를 매기고 무작위 토큰이 선택되는 하위 집합(핵)을 선택합니다. 선택된 토큰은 텍스트의 다음 부분을 생성하는 데 사용됩니다. 0.45의 상위 P 값은 응답을 생성하기 위한 광범위하면서도 관련성 있는 토큰 풀을 보장합니다.
5. 빈도 페널티
빈도 페널티를 -0.75로 설정하면 모델이 같은 문구나 아이디어를 자주 반복하지 못하도록 합니다. 음수 값은 모델이 토큰을 반복하도록 유도하고, 양수 값은 반복을 억제합니다. 값 -0.75를 사용하면 AI가 필요할 때 핵심 사항을 편안하게 반복하여 명확성과 이해도를 높일 수 있습니다.
6. 출석 페널티
이 매개변수의 값은 -1.37이며, 이전에 언급되지 않은 새로운 개념을 도입하려는 모델의 성향을 조정합니다. 존재감 페널티가 음수이면 새로운 개념의 도입을 촉진하고 양수이면 이를 억제합니다. -1.37을 선택한 것은 InvestGlass가 대화에 참신하고 혁신적인 아이디어를 도입하여 대화를 풍성하게 하는 AI 모델을 선호한다는 것을 나타냅니다.
7. 베스트 오브
0.22로 설정된 Best of 매개변수는 모델이 최종 출력을 선택할 때 생성하는 독립 메시지의 수를 결정합니다. 이는 모델 응답의 품질을 미세 조정하는 데 특히 유용합니다. 선택한 값 0.22는 InvestGlass가 AI의 응답에서 양보다 질을 우선시한다는 것을 나타냅니다.
결론적으로 인베스트글래스가 새롭게 도입한 파라미터는 다음과 같습니다. ChatGPT 사용자가 사용할 수 있는 사용자 지정 옵션이 크게 늘어났습니다. 이러한 매개변수를 조정함으로써 사용자는 자신의 특정 요구에 더 잘 부합하도록 AI의 응답을 조정하여 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이러한 개발은 통합 금융 솔루션 분야의 리더로서의 지위를 유지하면서 AI 기반 제품의 지속적인 혁신에 대한 InvestGlass의 노력을 강조합니다.
