このツールの差別化は、プロンプトを導く仕組みにある。ユーザーはPDFをアップロードする際に、例えば「第3四半期財務報告書の売上総利益率の変化の分析に焦点を当てる」とか「臨床試験データの安全性指標を比較する」といった構造化された指示を追加することができ、システムはプロンプトの言葉をNLP処理パイプラインに埋め込む。コンテンツ抽出段階では、BERTベースのアテンション・メカニズムが関連する段落を強化するために使用され、要約生成段階では、プロンプト・チューニング技術がテーマの一貫性を維持するために使用され、最終的な音声合成段階では、チャプター・マーカーとタイムスタンプが自動的に挿入されます。
実際には、法律団体は「契約法第12条改正のポイントの解釈」を使って研修用音声を作成し、金融機関は「前年比分析のためのリスク指標のハイライト」を使って財務報告プレゼンテーションを作成することができます。専門的なヒントを追加することで、コンテンツの関連性が40%増加し、通常のテキスト変換ツールよりも大幅に向上することがテストで示されています。
この答えは記事から得たものである。NVIDIA PDF to Podcast：プロンプトの誘導語を設定してPDFをポッドキャストに変換するAIツールについて
