ياندونج ليو، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي للتقنية في Connectly – سلسلة المقابلات

ياندونج ليو هو المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي للتقنية في Connectly.ai. كان يعمل في Strava كرئيس للتقنية. وحضر ياندونج ليو جامعة كارنيجي ميلون.

تأسست Connectly في عام 2021، وهي Connectly الرائدة في الذكاء الاصطناعي للتعاملات. باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي المملوكة، يتيح منصة Connectly للشركات تلقيم كيفية التواصل مع عملائها وبيع منتجاتها عبر أي منصة رسائل. تمكن Connectly toàn مسار العميل – من المبيعات والتسويق إلى تجربة العملاء والدعم – لإجراء جميعها داخل منصة الرسائل المفضلة للعميل.

يمكنك مشاركة قصة ولادة Connectly؟

ولدت Connectly من رؤية أن تصبح الرائدة في الذكاء الاصطناعي للتعاملات. التقيت مع شريكي المؤسس، ستيفانوس، من خلال صديق مشترك في مجتمع المؤسسين وتواصلنا حول شغفنا المشترك لمستقبل الرسائل. مع خلفيتي في قيادة فرق التقنية في Strava وUber وخبرة ستيفانوس في الإشراف على Facebook Messenger، انطلقنا لإنشاء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي للمستقبل، لمساعدة الشركات على تحقيق أقصى استفادة من رسائل العملاء في نظام بيئي معقد بشكل متزايد.

ما هي نماذج اللغة الصغيرة (SLMs) بالضبط، وكيف تختلف عن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)؟

نماذج اللغة الصغيرة هي نماذج ذكاء اصطناعي مصممة لفهم ولغة الإنسان وتوليد اللغة ولكن مع معلمات وأحتياجات حسابية أقل مقارنة بنماذج اللغة الكبيرة. في سياق حلول التسويق بالذكاء الاصطناعي لأنظمة الرسائل مثل WhatsApp وInstagram، توفر نماذج اللغة الصغيرة أوقات استجابة أسرع ويمكن نشرها بسهولة على مجموعة متنوعة من الأجهزة، مما يجعلها مثالية للتفاعلات مع العملاء في الوقت الفعلي. يسمح حجمها الصغير بأداء فعال دون المساس بجودة الاستجابات.

يمكنك مناقشة كيف تقلل نماذج اللغة الصغيرة من احتمال الحوادث وتحسين موثوقية استجابات الذكاء الاصطناعي؟

تقلل نماذج اللغة الصغيرة من احتمال الحوادث – الحالات التي يولد فيها الذكاء الاصطناعي معلومات خاطئة أو غير منطقية – من خلال التركيز على مجموعة صغيرة ومنضبطة من المعلمات. لحلول التسويق بالذكاء الاصطناعي المعتمدة على الرسائل، يضمن هذا النهج المُركز استجابات أكثر قابلية للتنبؤ وموثوقية، مما يعزز ثقة العملاء والتفاعل معهم. يقلل تقليل تعقيد نماذج اللغة الصغيرة من فرص توليد محتوى خارج الموضوع أو غير صحيح، وبالتالي تحسين موثوقية التفاعلات مع الذكاء الاصطناعي.

يمكنك شرح لماذا نماذج اللغة الصغيرة مفيدة بشكل خاص للبائعين بالتجزئة، خاصة في سياق الدردشات؟

نظرًا للكميات الكبيرة من البيانات التي يتم تغذيتها بنماذج اللغة الكبيرة، فإنها غالبًا ما تكون بطيئة. ومع ذلك، تتطلب الرسائل والتجارة التفاعلية وقت استجابة أسرع لخدمة العملاء بشكل أفضل وأكثر دقة. بالنسبة للبائعين بالتجزئة، تكون نماذج اللغة الصغيرة أكثر واقعية وفائدة بسبب مستوى التفاصيل التي يمكن أن توفرها في صناعة التجزئة. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تكون نماذج اللغة الصغيرة أرخص لأنها أكثر مرونة، مما يعني أن كل شركة تجزئة، من شركة بدء تشغيل صغيرة إلى بائع كبير عبر الإنترنت، يمكنها استخدامها.

كيف توفر نماذج اللغة الصغيرة تجارب أكثر شخصنة للعملاء مقارنة بنماذج اللغة الكبيرة؟

توفر نماذج اللغة الصغيرة تجارب أكثر شخصنة للعملاء لأنها أسهل في ضبطها لمهام ومجالات محددة. يسمح حجمها الصغير bằng التخصيص السريع والفعال، مما يتيح للشركات تtailor النماذج إلى احتياجات و تفضيلات العملاء الفريدة. يؤدي هذا التخصيص المركز إلى تفاعلات أكثر صلة وpersonality، مما يعزز تجربة العميل.

كيف تدمج Connectly نماذج اللغة الصغيرة في منصتها لتعزيز قدرات التجارة الإلكترونية؟

نحن ندمج نماذج اللغة الصغيرة في منصتنا لتعزيز قدرات التجارة الإلكترونية من خلال الاستفادة من كفاءتها ومرونتها. تمكن هذه النماذج من التفاعلات السريعة والدقيقة مع العملاء على منصات الرسائل مثل WhatsApp وInstagram، وتقديم توصيات المنتجات المersonalized والدعم الفوري للعملاء. يضمن الطابع الخفيف لنماذج اللغة الصغيرة أن الاستجابات سريعة وملائمة، مما يحسن تجربة العميل ويعزز التفاعل.

ما هي بعض الأمثلة المحددة لكيفية نجاح البائعين في تنفيذ نماذج اللغة الصغيرة في عملياتهم؟

عملاؤنا ينجحون بشكل رائع مع نماذج اللغة الصغيرة. يستخدم بائع أزياء نماذج اللغة الصغيرة لتقديم نصائح أسلوب شخصنة عبر WhatsApp، ويتوصي بالملابس بناءً على مشتريات العملاء السابقة وتفضيلاتهم. وبالمثل، نشر بائع إلكترونيات نماذج اللغة الصغيرة على Instagram للاجابة على استفسارات العملاء حول ميزات المنتجات ومتوفرتها في الوقت الفعلي، مما يعزز تجربة التسوق ويقلل من عبء فرق الدعم.

لماذا ينبغي للبائعين بالتجزئة النظر في الانتقال من نماذج اللغة الكبيرة إلى نماذج اللغة الصغيرة لتطبيقات أعمالهم المحددة؟

ينبغي للبائعين بالتجزئة النظر في الانتقال من نماذج اللغة الكبيرة إلى نماذج اللغة الصغيرة لتطبيقات أعمالهم المحددة بسبب زيادة كفاءة نماذج اللغة الصغيرة وتكلفة تشغيلها. نماذج اللغة الصغيرة أسرع، وتتطلب قوة حسابية أقل، ويمكن ضبطها بسهولة لمهام محددة، مما يجعلها مثالية للتفاعلات مع العملاء في الوقت الفعلي على منصات الرسائل مثل WhatsApp وInstagram. يمكن أن يؤدي هذا الانتقال إلى خدمة عملاء أكثر استجابة وتفاعلاً مع العملاء، مع تقليل التكاليف التشغيلية.

ما التطورات المستقبلية في تقنية نماذج اللغة الصغيرة التي أنت أكثر حماسًا لها؟

أنا أكثر حماسًا للتطورات في تقنية نماذج اللغة الصغيرة التي ستعزز من كفاءتها ودقتها. على سبيل المثال، ستسمح التحسينات في تقنيات التعلم النقل والتعدين الدقيق بنماذج اللغة الصغيرة أن تصبح أكثر مهارة في مهام محددة مع بيانات mínimum. بالإضافة إلى ذلك، ستتيح دمج نماذج اللغة الصغيرة مع القدرات متعددة الوسائط – التي تجمع بين البيانات النصية والصوتية والصورة – تجارب عملاء أكثر غنى وتفاعلاً على منصات مثل WhatsApp وInstagram. ستجعل هذه التطورات نماذج اللغة الصغيرة أكثر قيمة للبائعين الذين يبحثون عن تقديم تفاعلات عملاء شخصنة ومتفاعلة.

كيف ترى تبني نماذج اللغة الصغيرة يتطور في السنوات القليلة القادمة في صناعة التجزئة؟

أرى أن تبني نماذج اللغة الصغيرة في صناعة التجزئة سيزداد بشكل كبير. مع استمرار البائعين في البحث عن طرق أكثر كفاءة وتكلفة للاستفادة من العملاء، ستزداد قيمة سرعة ومرونة نماذج اللغة الصغيرة. ستدمج نماذج اللغة الصغيرة على نطاق أوسع في منصات خدمة العملاء وحملات التسويق وتجارب التسوق المersonalized على تطبيقات الرسائل مثل WhatsApp وInstagram، حتى على TikTok. سيساهم هذا التحول في تمكين البائعين من تقديم تفاعلات أسرع وأكثر شخصنة، مما يعزز رضا العملاء وولاءهم.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يمكنهم زيارة Connectly.