เทคโนโลยีสรุปอัตโนมัติมีความคืบหน้าอย่างมีนัยสำคัญในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเนื่องจากการประยุกต์ใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่เช่น GPT-4 ด้วยกลไกการควบคุมที่ดีโมเดลเหล่านี้สามารถสร้างข้อความที่มีคุณภาพคล้ายกับบทคัดย่อที่เขียนโดยมนุษย์ นักวิจัยกำหนดข้อ จำกัด ของบทคัดย่อ COD โดยการวิเคราะห์การตั้งค่าของมนุษย์ดังนั้นจึงปรับปรุงความแม่นยำและความสามารถในการอ่านของนามธรรม
GPT-4 ไม่เพียง แต่ทำงานได้ดีในการสร้างบทสรุปเท่านั้น แต่ยังใช้ในงานประเมินผลตามการจัดอันดับ ในการประมวลผลขั้นตอนกลาง GPT-4 แสดงประสิทธิภาพที่ดีสามารถหาสมดุลระหว่างความสอดคล้องของบทสรุปและจำนวนข้อมูล ความสามารถนี้ทำให้เทคโนโลยีสรุปอัตโนมัติมีความน่าเชื่อถือและมีประสิทธิภาพมากขึ้นในการใช้งานจริง
การเกิดขึ้นของเครื่องมือโอเพ่นซอร์ส Drifle ส่งเสริมการพัฒนาเทคโนโลยีสรุปอัตโนมัติ Drickle ใช้ความสามารถในการใช้เหตุผลของ GPT-4 ในการแปลงภาพหน้าจอเป็นข้อมูลที่มีค่าซึ่งเป็นคุณสมบัติที่มีโอกาสในการใช้งานที่หลากหลายในสาขาการสกัดข้อมูลและการจัดการความรู้ ด้วยวิธีนี้ผู้ใช้สามารถรับข้อมูลที่สำคัญจากรูปภาพได้อย่างรวดเร็วปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน
นวัตกรรมในสาขาของ AI กำลังเกิดขึ้นและโมเดล Codellama ที่ใช้ Llama ที่พัฒนาโดย Meta เป็นหนึ่งในนั้น โมเดลนี้ทำงานได้ดีในการสร้างรหัสและการเพิ่มประสิทธิภาพทำให้นักพัฒนามีเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ ในขณะเดียวกันการฝึกอบรมลับของ GPT-5 ก็กำลังดำเนินการอยู่ด้วยซึ่งบ่งชี้ว่าเทคโนโลยี AI จะนำความก้าวหน้าและความเป็นไปได้มากขึ้นในอนาคต
โดยทั่วไปแล้วเทคโนโลยีสรุปอัตโนมัติกำลังพัฒนาไปสู่ทิศทางที่ได้รับการปรับปรุงและชาญฉลาดมากขึ้นซึ่งขับเคลื่อนด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ไม่ว่าจะเป็นการกำหนดข้อ จำกัด ของบทสรุป COD หรือการประยุกต์ใช้เครื่องมือหยดมันแสดงให้เห็นถึงศักยภาพที่ยิ่งใหญ่ของเทคโนโลยี AI ในด้านการประมวลผลข้อมูล ในอนาคตด้วยการเปิดตัวโมเดลที่เป็นนวัตกรรมมากขึ้นเทคโนโลยีสรุปอัตโนมัติจะมีบทบาทสำคัญในสถานการณ์ที่มากขึ้น