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Exploring Generative AI Techniques in Government: A Case Study

Created by
  • Haebom

저자

Sunyi Liu, Mengzhe Geng, Rebecca Hart

개요

캐나다 국립 연구 위원회(NRC)는 생성형 인공지능(GenAI), 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 빠른 발전에 따라 2024년 5월 GenAI 기술을 일상 업무에 통합하는 22개 파일럿 프로젝트를 시작했습니다. 본 논문은 그중 성과 측정, 데이터 관리, 통찰력 보고 자동화를 목표로 하는 지능형 에이전트 Pubbie 개발 사례 연구를 제시합니다. Pubbie는 RoBERTa를 이용한 LLM 오케스트레이션 및 의미적 임베딩과 전략적 미세 조정 및 소수 샷 학습을 통해 도메인 지식을 효율적으로 통합합니다. 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 일반 정부 사용자는 자연어로 질문을 입력하고 버튼 클릭으로 파일을 쉽게 업로드 또는 다운로드할 수 있어 수동 작업과 접근성 장벽을 크게 줄입니다.

시사점, 한계점

시사점:
GenAI를 정부 기관의 업무 효율 향상에 적용한 성공적인 사례 제시
LLM 오케스트레이션 및 의미적 임베딩을 통한 효과적인 도메인 지식 통합 방법 제시
사용자 친화적인 인터페이스를 통해 접근성 향상 및 수동 작업 감소 가능성 확인
소수 샷 학습을 통한 비용 효율적인 도메인 지식 학습 가능성 제시
한계점:
Pubbie의 성능 및 효율성에 대한 정량적 평가 부족
다른 유사 시스템과의 비교 분석 부재
장기적인 유지 보수 및 확장성에 대한 고려 부족
개발된 시스템의 일반화 가능성 및 다른 정부 기관으로의 적용 가능성에 대한 추가 연구 필요
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