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gpt會(huì)影響會(huì)計(jì)行業(yè)嗎-GPT技術(shù)對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)的影響
2024-06-15 08:57:11 發(fā)布丨 發(fā)布者:學(xué)樂(lè)佳 丨 閱讀量:1419
內(nèi)容摘要:近年來(lái),人工智能技術(shù)的發(fā)展日新月異,其中GPT(Generative Pre-trained Transformer)技術(shù)備受矚目。GPT技術(shù)這個(gè)可以...
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近年來(lái),人工智能技術(shù)的發(fā)展日新月異,其中GPT(Generative Pre-trained Transformer)技術(shù)備受矚目。GPT技術(shù)這個(gè)可以生成自然語(yǔ)言文本,這一技術(shù)的出現(xiàn)如何確定會(huì)對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)明顯的影響呢?本文將研究和探討這一問(wèn)題。
1. GPT技術(shù)簡(jiǎn)介
GPT技術(shù)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自然語(yǔ)言處理技術(shù),它可以生成自然語(yǔ)言文本。GPT技術(shù)的核心是Transformer模型,它可以學(xué)文本的語(yǔ)義和語(yǔ)法結(jié)構(gòu),最終達(dá)到能生成條件語(yǔ)法和語(yǔ)義規(guī)則的文本。2. GPT技術(shù)在會(huì)計(jì)行業(yè)的應(yīng)用
目前,GPT技術(shù)在會(huì)計(jì)行業(yè)的應(yīng)用還比較最多。只不過(guò),隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,GPT技術(shù)在會(huì)計(jì)行業(yè)的應(yīng)用前景太廣闊。3. GPT技術(shù)對(duì)會(huì)計(jì)從業(yè)人員的影響
不斷GPT技術(shù)的不斷發(fā)展,會(huì)計(jì)從業(yè)人員的工作內(nèi)容肯定會(huì)不可能發(fā)生一些變化。一些重復(fù)性高的工作可能會(huì)會(huì)被機(jī)器自動(dòng)化,使減輕會(huì)計(jì)從業(yè)人員的工作負(fù)擔(dān)。4. GPT技術(shù)對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)的影響
GPT技術(shù)的出現(xiàn)將是對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)產(chǎn)生重大的影響。一方面,GPT技術(shù)可以不增強(qiáng)會(huì)計(jì)從業(yè)人員的工作效率,減少人力成本;另一方面,GPT技術(shù)這個(gè)可以增加會(huì)計(jì)信息的準(zhǔn)確性和可靠性,進(jìn)而能提高會(huì)計(jì)行業(yè)的構(gòu)造水平。5. GPT技術(shù)對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)的挑戰(zhàn)
隨著GPT技術(shù)的不斷發(fā)展,會(huì)計(jì)行業(yè)也遭遇著一些挑戰(zhàn)。一方面,GPT技術(shù)的出現(xiàn)可能會(huì)造成一些會(huì)計(jì)從業(yè)人員失業(yè)金;另一方面,GPT技術(shù)的應(yīng)用也很可能會(huì)演變成一些新的法律和道德問(wèn)題。6. GPT技術(shù)的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)
GPT技術(shù)的優(yōu)勢(shì)只在于這個(gè)可以自動(dòng)生成符合語(yǔ)法和語(yǔ)義規(guī)則的文本,最大限度地提高工作效率和準(zhǔn)確性;劣勢(shì)在于目前技術(shù)還不太成熟,修真者的存在一些誤差和漏洞。7. 未來(lái)GPT技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)
未來(lái),GPT技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)將是越來(lái)越大肯定。不斷技術(shù)的不停反展,GPT技術(shù)很快就會(huì)越來(lái)越大完全成熟,應(yīng)用范圍也會(huì)更加廣泛。8.
GPT技術(shù)的出現(xiàn)城就會(huì)對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)出現(xiàn)非常深遠(yuǎn)。確實(shí)目前GPT技術(shù)在會(huì)計(jì)行業(yè)的應(yīng)用還也很不大,只不過(guò)與此同時(shí)技術(shù)的不斷發(fā)展,GPT技術(shù)將是成為會(huì)計(jì)行業(yè)的重要的是工具。9. 參考文獻(xiàn)
1.Radford,A.,Wu,J.,Child, R., Luan, D.,Amodei,D.,&Sutskever,I.(2019).Languagemodelshaveunsupervisedmultitasklearners.OpenAIBlog,1(8),9.2.Brown,T. B., Mann, B.,Ryder,N.,Subbiah,M.,Kaplan,J.,Dhariwal,P.,...&Amodei,D.(2020).Languagemodelsarefew-shotlearners.arXivpreprintarXiv:2005.14165.
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