डॉनी व्हाइट, सैटिस्फाई लैब्स के सीईओ और सह-संस्थापक – साक्षात्कार श्रृंखला

सैटिस्फाई लैब्स की स्थापना 2016 में हुई थी, यह एक प्रमुख वार्तालाप एआई कंपनी है। शुरुआती सफलता न्यूयॉर्क मेट्स, मेसी और यूएस ओपन के साथ काम करने से मिली, जिससे अक्सर वेबसाइटों पर अनुपलब्ध जानकारी तक आसानी से पहुंच प्रदान हुई।

डॉनी ने ब्लूमबर्ग में 15 साल बिताए थे जब उन्होंने स्टार्टअप की दुनिया में प्रवेश किया और कॉर्नेल विश्वविद्यालय से एमबीए और बारुच कॉलेज से बीए की डिग्री प्राप्त की। डॉनी के नेतृत्व में, सैटिस्फाई लैब्स ने खेल, मनोरंजन और पर्यटन क्षेत्रों में महत्वपूर्ण वृद्धि देखी है, जिसमें गूगल, एमएलबी और रेड लाइट मैनेजमेंट से निवेश प्राप्त हुआ है।

आप ब्लूमबर्ग में 14 साल थे जब आप पहली बार उद्यमी बनने की इच्छा महसूस की। उद्यमी बनना आपके रडार पर अचानक क्यों आया?

कॉलेज के जूनियर वर्ष के दौरान, मैंने ब्लूमबर्ग में एक रिसेप्शनिस्ट के रूप में नौकरी के लिए आवेदन किया। एक बार मैंने दरवाजा खोल दिया, तो मैंने अपने सहयोगियों से कहा कि यदि वे मुझे सिखाने के लिए तैयार हैं, तो मैं जल्दी से सीख सकता हूं। अपने सीनियर वर्ष तक, मैं एक पूर्णकालिक कर्मचारी बन गया और अपने सभी कक्षाओं को रात की कक्षाओं में स्थानांतरित कर दिया ताकि मैं दोनों को कर सकूं। 21 साल की उम्र में अपने कॉलेज की स्नातक स्तर की शिक्षा प्राप्त करने के बजाय, मैंने अपनी पहली टीम का प्रबंधन किया। उस बिंदु से आगे, मुझे एक योग्यता आधारित प्रणाली में काम करने का सौभाग्य मिला और मुझे कई बार पदोन्नत किया गया। 25 तक, मैं अपने विभाग का संचालन कर रहा था। वहां से, मैं क्षेत्रीय प्रबंधन में चला गया और फिर उत्पाद विकास में, जब तक कि मैं पूरे अमेरिका में बिक्री का संचालन नहीं कर रहा था। 2013 तक, मैं सोच रहा था कि क्या मैं कुछ बड़ा कर सकता हूं। मैंने कुछ युवा प्रौद्योगिकी कंपनियों में साक्षात्कार लिया और एक संस्थापक ने मुझसे कहा, “हम नहीं जानते कि आप अच्छे हैं या ब्लूमबर्ग अच्छा है।” तब मुझे पता था कि कुछ बदलने की जरूरत है और छह महीने बाद मैं अपने पहले स्टार्टअप, डेटाहग में बिक्री के वीपी थे। जल्द ही, मुझे एक निवेशक समूह द्वारा भर्ती किया गया जो येल्प को बाधित करना चाहता था। जबकि येल्प अभी भी अच्छा और ठीक है, 2016 में हम एक नए दृष्टिकोण पर सहमत हुए और मैंने निवेशकों के साथ सैटिस्फाई लैब्स की सह-स्थापना की।

क्या आप सैटिस्फाई लैब्स की उत्पत्ति की कहानी साझा कर सकते हैं?

मैं सिटी फील्ड में एक बेसबॉल गेम में रैंडी के साथ था, जो सैटिस्फाई के वर्तमान सीटीओ और सह-संस्थापक हैं, जब मैंने उनकी एक विशेषता के बारे में सुना, बेकन ऑन ए स्टिक। हमने कॉन्कोर्स के चारों ओर घूमते हुए स्टाफ से इसके बारे में पूछा, लेकिन इसे कहीं नहीं पाया। निकला कि यह स्टेडियम के एक छोर पर छुपा हुआ था, जिसने मुझे एहसास दिलाया कि यह अधिक सुविधाजनक होगा कि हम टीम के साथ सीधे चैट के माध्यम से पूछताछ करें। यहीं से हमारा पहला विचार पैदा हुआ। रैंडी और मैं दोनों वित्त और एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग पृष्ठभूमि से आते हैं, जिसने हमें विशिष्ट क्षेत्रों में विशेषज्ञता वाले बॉट्स बनाने के लिए एनएलपी की अवधारणा को लागू करने के लिए प्रेरित किया, विशेष रूप से ज्ञान जो आसानी से वेबसाइट पर उपलब्ध नहीं है। हमारी प्रणाली में एक “कंडक्टर” होगा जो प्रत्येक बॉट को आवश्यकतानुसार टैप कर सकता है। यह मूल प्रणाली वास्तुकला है जो आज भी उपयोग की जा रही है।

सैटिस्फाई लैब्स ने अपना खुद का एनएलपी इंजन डिज़ाइन किया था और एक प्रेस विज्ञप्ति प्रकाशित करने वाला था जब ओपनएआई ने अपने तकनीकी ढांचे में चैटजीपीटी के साथ व्यवधान डाला। इस समय अवधि और सैटिस्फाई लैब्स को अपने व्यवसाय को बदलने के लिए मजबूर करने पर चर्चा करें।

हमने 6 दिसंबर, 2022 को अपने पेटेंट लंबित संदर्भ-आधारित एनएलपी अपग्रेड की घोषणा करने के लिए एक प्रेस विज्ञप्ति का समय निर्धारित किया था। 30 नवंबर, 2022 को, ओपनएआई ने चैटजीपीटी की घोषणा की। चैटजीपीटी की घोषणा ने न केवल हमारे रोडमैप को बदल दिया, बल्कि दुनिया को भी। शुरुआत में, हम, जैसे हर कोई, चैटजीपीटी की शक्ति और सीमाओं को समझने और यह जानने के लिए दौड़ रहे थे कि इसका मतलब हमारे लिए क्या है। हम जल्द ही महसूस करते हैं कि हमारी संदर्भ-आधारित एनएलपी प्रणाली चैटजीपीटी के साथ प्रतिस्पर्धा नहीं करती है, बल्कि वास्तव में एलएलएम अनुभव को बढ़ा सकती है। इससे ओपनएआई एंटरप्राइज पार्टनर बनने का त्वरित निर्णय हुआ। चूंकि हमारी प्रणाली विशिष्ट प्रश्नों के उत्तर देने के विचार से शुरू हुई थी, इसलिए हम “बॉट कंडक्टर” प्रणाली डिजाइन और सात साल के इरादे डेटा को एकीकृत करके एलएलएम को शामिल करने के लिए प्रणाली को अपग्रेड करने में सक्षम थे।

सैटिस्फाई लैब्स ने हाल ही में एक पेटेंट के लिए संदर्भ एलएलएम प्रतिक्रिया प्रणाली का अनावरण किया, यह विशेष रूप से क्या है?

जुलाई में, हमने अपनी पेटेंट लंबित संदर्भ एलएलएम प्रतिक्रिया प्रणाली का अनावरण किया। नई प्रणाली हमारी पेटेंट लंबित संदर्भ प्रतिक्रिया प्रणाली की शक्ति को बड़ी भाषा मॉडल क्षमताओं के साथ जोड़ती है ताकि पूरे उत्तर इंजन प्रणाली को मजबूत किया जा सके। नई संदर्भ एलएलएम प्रौद्योगिकी प्लेटफ़ॉर्म भर में बड़ी भाषा मॉडल क्षमताओं को एकीकृत करती है, जिसमें इरादे मार्गदर्शन में सुधार करने से लेकर उत्तर पीढ़ी और इरादे सूचकांक तक, जो इसकी विशिष्ट रिपोर्टिंग क्षमताओं को भी चलाता है। प्लेटफ़ॉर्म टрадиITIONAL चैटबॉट के परे वार्तालाप एआई को बड़ी भाषा मॉडल जैसे जीपीटी -4 की शक्ति का दोहन करके ले जाता है। हमारा प्लेटफ़ॉर्म ब्रांडों को जनरेटिव एआई उत्तरों या पूर्व-लिखित उत्तरों के साथ उत्तर देने की अनुमति देता है, जो प्रतिक्रिया में नियंत्रण की आवश्यकता पर निर्भर करता है।

क्या आप अधिकांश कंपनी वेबसाइटों और एलएलएम प्लेटफ़ॉर्म के बीच वर्तमान डिस्कनेक्ट पर चर्चा कर सकते हैं जो ब्रांडेड उत्तर प्रदान करने में विफल रहते हैं?

चैटजीपीटी को व्यापक जानकारी को समझने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है और इसलिए यह उद्योग-विशिष्ट प्रश्नों का उत्तर देने के लिए आवश्यक विशिष्ट प्रशिक्षण का स्तर नहीं रखता है जो अधिकांश ब्रांडों की अपेक्षा करते हैं। इसके अलावा, एलएलएम द्वारा प्रदान किए गए उत्तरों की सटीकता केवल तभी अच्छी होती है जब डेटा प्रदान किया जाता है। जब आप चैटजीपीटी का उपयोग करते हैं, तो यह इंटरनेट भर से डेटा से सोर्सिंग कर रहा है, जो गलत हो सकता है। चैटजीपीटी ब्रांड के डेटा को अन्य डेटा की तुलना में प्राथमिकता नहीं देता है। हम पिछले सात वर्षों से विभिन्न उद्योगों की सेवा कर रहे हैं, जिससे हमें लाखों प्रश्नों के बारे में मूल्यवान अंतर्दृष्टि मिली है जो ग्राहक हर दिन पूछते हैं। इससे हमें यह समझने में मदद मिली है कि कैसे प्रति उद्योग अधिक संदर्भ के साथ प्रणाली को ट्यून करना है और व्यापक और विस्तृत इरादे रिपोर्टिंग क्षमताएं प्रदान करना है, जो बड़ी भाषा मॉडल के उदय को देखते हुए महत्वपूर्ण हैं। जबकि एलएलएम इरादे को समझने और उत्तर पैदा करने में प्रभावी हैं, वे प्रश्नों की रिपोर्ट नहीं कर सकते हैं। हमारे इरादे सूचकांक प्रणाली के माध्यम से व्यापक इरादे डेटा का उपयोग करके, हमने मानक रिपोर्टिंग बनाने में कुशलता से बनाया है।

भाषाविदों की भूमिका एलएलएम प्रौद्योगिकियों की क्षमताओं को बढ़ाने में क्या है?

प्रॉम्प्ट इंजीनियर की भूमिका इस नई प्रौद्योगिकी के साथ उभरी है, जिसमें एक व्यक्ति को एक विशिष्ट प्रतिक्रिया को एआई से प्राप्त करने के लिए प्रॉम्प्ट डिज़ाइन और रिफाइन करने की आवश्यकता होती है। भाषाविदों को भाषा संरचना जैसे व्याकरण और अर्थ विज्ञान की गहरी समझ होती है। हमारे सबसे सफल एआई इंजीनियरों में से एक की भाषाविद्या पृष्ठभूमि है, जो उन्हें एआई को प्रॉम्प्ट करने के लिए नए और सूक्ष्म तरीकों को खोजने में बहुत प्रभावी बनाती है। प्रॉम्प्ट में सूक्ष्म परिवर्तन उत्तर की सटीकता और दक्षता में गहरा प्रभाव डाल सकते हैं, जो तब मायने रखता है जब हम कई ग्राहकों के लिए लाखों प्रश्नों को संभाल रहे हों।

बैकएंड पर फ़ाइन-ट्यूनिंग क्या दिखता है?

हमारे पास अपना प्रोप्राइटरी डेटा मॉडल है जिसका उपयोग हम एलएलएम को नियंत्रित करने के लिए करते हैं। इससे हम अपने बाड़ लगा सकते हैं और एलएलएम को नियंत्रित कर सकते हैं, इसके बजाय कि हमें बाड़ की तलाश करनी पड़े। दूसरा, हम अन्य प्लेटफ़ॉर्म द्वारा उपयोग किए जाने वाले उपकरणों और सुविधाओं का लाभ उठा सकते हैं, जो हमें अपने प्लेटफ़ॉर्म पर उनका समर्थन करने की अनुमति देता है।

प्रशिक्षण डेटा को फ़ाइन-ट्यून करना और हमारे प्लेटफ़ॉर्म में प्रतिकारशील लर्निंग (आरएल) का उपयोग करना गलत सूचना के जोखिम को कम करने में मदद कर सकता है। फ़ाइन-ट्यूनिंग, विशिष्ट तथ्यों को जोड़ने के लिए ज्ञान आधार को क्वेरी करने के बजाय, एक नया संस्करण बनाता है जो इस अतिरिक्त ज्ञान पर प्रशिक्षित है। दूसरी ओर, आरएल एक एजेंट को मानव प्रतिक्रिया के साथ प्रशिक्षित करता है और प्रश्नों का उत्तर देने के लिए एक नीति सीखता है। यह विशिष्ट कार्यों में विशेषज्ञता वाले छोटे फुटप्रिंट मॉडल बनाने में सफल रहा है।

क्या आप एक नए ग्राहक को ऑनबोर्ड करने और वार्तालाप एआई समाधानों को एकीकृत करने की प्रक्रिया पर चर्चा कर सकते हैं?

चूंकि हम गंतव्यों और अनुभवों जैसे खेल, मनोरंजन और पर्यटन पर ध्यान केंद्रित करते हैं, इसलिए नए ग्राहक समुदाय में पहले से मौजूद लोगों से लाभान्वित होते हैं, जिससे ऑनबोर्डिंग बहुत सरल हो जाती है। नए ग्राहक अपने वर्तमान डेटा स्रोतों की पहचान करते हैं जैसे कि वेबसाइट, कर्मचारी हैंडबुक, ब्लॉग, आदि। हम डेटा को पचाते हैं और प्रणाली को वास्तविक समय में प्रशिक्षित करते हैं। चूंकि हम उसी उद्योग में सैकड़ों ग्राहकों के साथ काम करते हैं, इसलिए हमारी टीम जल्दी से सिफारिशें दे सकती है कि कौन से उत्तर पूर्व-लिखित प्रतिक्रियाओं के लिए सबसे अच्छे हैं और कौन से उत्पन्न उत्तरों के लिए हैं। इसके अलावा, हम डायनामिक फूड एंड बेवरेज फाइंडर जैसे निर्देशित प्रवाह सेट अप करते हैं ताकि ग्राहकों को कभी भी बॉट-बिल्डर से निपटने की आवश्यकता न हो।

सैटिस्फाई लैब्स वर्तमान में खेल टीमों और कंपनियों के साथ密 तौर पर काम कर रहा है, आपकी कंपनी के भविष्य के लिए आपकी दृष्टि क्या है?

हम एक भविष्य की कल्पना करते हैं जहां अधिक ब्रांड अपने चैट अनुभव के अधिक पहलुओं पर नियंत्रण रखना चाहेंगे। इसके परिणामस्वरूप हमारी प्रणाली को अधिक डेवलपर-स्तर के एक्सेस प्रदान करने की आवश्यकता होगी। यह ब्रांडों के लिए अपनी खुद की वार्तालाप एआई प्रणाली बनाने के लिए डेवलपर्स को नियुक्त करने का कोई अर्थ नहीं रखता है क्योंकि आवश्यक विशेषज्ञता दुर्लभ और महंगी होगी। हालांकि, हमारी प्रणाली बैकएंड को खिलाते हुए, उनके डेवलपर्स ग्राहक अनुभव और यात्रा पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकते हैं और प्रॉम्प्ट्स को नियंत्रित करने के लिए अधिक नियंत्रण रख सकते हैं, प्रोप्राइटरी डेटा से जुड़कर अधिक व्यक्तिगतीकरण की अनुमति दे सकते हैं, और विशिष्ट उपयोगकर्ता आवश्यकताओं के लिए चैट यूआई का प्रबंधन कर सकते हैं। सैटिस्फाई लैब्स ब्रांडों के वार्तालाप अनुभवों की तकनीकी रीढ़ होगी।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें सैटिस्फाई लैब्स पर जाना चाहिए।