Znaczące postępy w generatywnej sztucznej inteligencji w ostatnich latach sprawiły, że sztuczna inteligencja stała się priorytetem dla firm na całym świecie. W rezultacie duże modele językowe (LLM) stały się podstawą w zasilaniu wszystkiego, od wirtualnych agentów usługowych, przez wyszukiwarki internetowe, po wykrywanie oszustw.
W mediach rozrywkowych, LLM będą miały fundamentalne znaczenie w zasilaniu bogatych doświadczeń wyszukiwania i odkrywania, ale nie mogą tego zrobić same. Ponieważ LLM są silnikami predykcyjnymi, wymagają dodatkowych technologii do sprawdzania dostarczanych przez nie wyników. Technologie te poprawiają dokładność, zapewniają trafność kontekstową, wzbogacają wyniki i dostosowują wyniki LLM do rzeczywistej wiedzy.
Protokół MCP (Model Context Protocol) jest idealny do zapewnienia, że dane wyjściowe LLM są wiarygodnym, pojedynczym źródłem prawdy, ułatwiającym dynamiczne połączenie między LLM a bazą wiedzy Gracenote. Ta biała księga szczegółowo opisuje, w jaki sposób MCP ułatwia to połączenie, aby zapewnić, że doświadczenia związane z wyszukiwaniem i odkrywaniem są bogate i spersonalizowane, a także dokładne, aktualne i kompletne.
Dlaczego duże modele językowe oparte na danych z otwartych źródeł nie są w stanie rozwiązać problemu wyszukiwania treści
Modele językowe (LLM) mogą złagodzić narastającą frustrację związaną z wyszukiwaniem treści — ale nie, jeśli dostarczają złe wyniki.
Luki fabularne w sztucznej inteligencji
Bez odpowiedniego przygotowania duże modele językowe nie są w stanie zapewnić widzom telewizyjnym trafnych wyników wyszukiwania i odkrywania treści.
Treści sportowe w globalnych serwisach SVOD wkrótce będą konkurować z katalogami filmowymi
Liczba programów sportowych w ofercie globalnych dostawców usług SVOD przekracza obecnie 38,5 tysiąca.