सारा नागी, सीक एआई की संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

सारा नागी सीक एआई की संस्थापक और सीईओ हैं, जो एक प्लेटफ़ॉर्म है जो व्यवसाय के अंतिम उपयोगकर्ताओं को स्लैक, टीम और ईमेल में सीक से वही प्रश्न पूछने की अनुमति देता है जो वे वर्तमान में डेटा टीम से पूछते हैं। उनके प्रश्न को “फाइनेस” करने की कोई आवश्यकता नहीं है, और कोई नई प्लेटफ़ॉर्म सीखने की आवश्यकता नहीं है।

आपने शोधकर्ता के रूप में हबल स्पेस टेलीस्कोप के डेटा के साथ शुरुआत की। आप क्या कर रहे थे?

मैं यूसीएलए और कैलटेक में शोध कर रहा था, जो कि दूरस्थ गैलेक्सियों को देखा जा सकता था, और उनके गुणों जैसे कि उनके द्रव्यमान और आकार का विश्लेषण कर रहा था। इस शोध का उद्देश्य यह समझने में मदद करना था कि दूरस्थ गैलेक्सियों और हमारे अपने गैलेक्सी के बीच क्या अंतर है, और समय के साथ इन गैलेक्सियों के गठन के लिए मॉडल विकसित करना।

इसके बाद आप विभिन्न स्टार्टअप्स में डेटा वैज्ञानिक के रूप में काम किया। कुछ अधिक दिलचस्प परियोजनाएं क्या थीं?

एक परियोजना जो मुझे याद है वह थी प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) का उपयोग करके खुदरा वस्तुओं से संबंधित असंरचित पाठ को वर्गीकृत करना। उदाहरण के लिए, कच्चे पाठ (“एयर जॉर्डन हरा”) को लेना और इसके अनुमानित ब्रांड (“नाइके”) के रूप में लेबल करना। मेरे पास एक सहयोगी था जो एनएलपी में माहिर था, लेकिन वह एक अलग परियोजना पर व्यस्त था, इसलिए मुझे यह परियोजना सौंपी गई। मुझे एनएलपी के बारे में कुछ नहीं पता था, इसलिए मैंने स्टैनफोर्ड और फास्ट.एआई से कुछ मुफ्त पाठ्यक्रमों के माध्यम से अपने ज्ञान को बढ़ाया। मुझे एनएलपी सीखने में बहुत मजा आया और मैं समझने लगा कि यह इतना महत्वपूर्ण क्यों है, और क्यों कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को प्राकृतिक भाषा समझने में सक्षम होना “सामान्य एआई” की ओर एक बड़ा कदम है।

सीक एआई के पीछे की उत्पत्ति की कहानी साझा कर सकते हैं?

जब ओपनएआई का जीपीटी-3 मॉडल आया, तो मुझे तुरंत एहसास हुआ कि यह एक अविश्वसनीय प्रगति है और मैं विशेष रूप से जीपीटी-3 द्वारा कोड लिखने वाले अनुप्रयोगों के बारे में उत्साहित हो गया। मैं एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में पूरे दिन कोड लिख रहा था, और देखना कि एआई यह कर रहा है – और कोड को बिल्कुल सही तरीके से जनरेट कर रहा है – यह अविश्वसनीय था। मैं अपनी प्रतिक्रिया को जीपीटी-3 के प्रति 2013 में वीआर के बारे में सीखने के अनुभव के समान बता सकता हूं, जो मेरे लिए एक और अविश्वसनीय अनुभव था। मैंने तय किया कि मुझे इस प्रौद्योगिकी पर दांव लगाने के लिए एक स्टार्टअप बनाने की आवश्यकता है। मुझे पता नहीं था कि मैं क्या बनाने जा रहा था, लेकिन मुझे लगता था कि अगर मैं इन मॉडलों के बारे में और जानूं, तो कुछ मूल्यवान होगा।

सीक एआई जनरेटिव एआई का उपयोग करता है। आप हमारे पाठकों को इसके बारे में समझा सकते हैं?

“जनरेटिव एआई” एक बहुत ही हाइप्ड बाज़वورد है, लेकिन अन्य बाज़वॉर्ड्स के विपरीत, मुझे लगता है कि यह हाइप अनुचित नहीं है। यह शब्द सैकड़ों अरबों पैरामीटर वाले बड़े मशीन लर्निंग मॉडलों को संदर्भित करता है, जैसे कि ओपन एआई के डीएलएल-ई और जीपीटी-3। इन मॉडलों की नवाचार यह है कि वे प्राकृतिक भाषा को समझ सकते हैं और पाठ, छवियों, कोड और अधिक का उत्पादन कर सकते हैं। यदि आप डीएलएल-ई या स्टेबल डिफ्यूजन के साथ खेलते हैं, तो आप जल्दी से समझ जाएंगे कि इन मॉडलों को इतना हाइप क्यों मिला है; उनमें प्राकृतिक भाषा कमांड को समझने और मानव कलाकारों को प्रतिद्वंद्वी करने वाली कला का उत्पादन करने की एक अविश्वसनीय रूप से मानवीय क्षमता है।

कोड जनरेशन जनरेटिव एआई के सबसे निचले और सबसे महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों में से एक है। डेटा बड़ा और अधिक जटिल हो रहा है, और इसलिए मानव द्वारा इसे मैन्युअल रूप से विश्लेषण और व्यवस्थित करना अधिक कठिन हो रहा है। फिर भी, इस डेटा में बहुत सारी जानकारी है। यह जानकारी न केवल संगठनों के लिए शक्तिशाली है, बल्कि यह शैक्षणिक पक्ष पर भी अविश्वसनीय वैज्ञानिक प्रगति का कारण बन सकती है। डेटा से मूल्य निकालने के लिए एआई का निर्माण करना उपयोगी जानकारी के रूप में अविश्वसनीय मूल्य को अनलॉक करेगा।

सीक एआई एक इंटरफ़ेस बना रहा है जो उपयोगकर्ताओं को प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके डेटा के साथ बातचीत करने की अनुमति देता है। ज्ञान कार्यकर्ता सीक एआई के प्राकृतिक भाषा इंटरफ़ेस तक ईमेल, स्लैक, टेक्स्ट और विभिन्न ग्राहक संबंध प्रबंधन (सीआरएम) प्रणालियों के माध्यम से पहुंच सकते हैं।

सीक एआई में किस प्रकार की मशीन लर्निंग का उपयोग किया जाता है?

जनरेटिव एआई हमारे मशीन लर्निंग आर्किटेक्चर का एक हिस्सा है, लेकिन हमारे आर्किटेक्चर में ओपन-सोर्स डीप लर्निंग मॉडल्स के कई फोर्क्स भी शामिल हैं। ट्रांसफॉर्मर मॉडल (जो “जनरेटिव एआई” का एक प्रकार है) सीक द्वारा उपयोग किए जाने वाले मॉडलों का एक बड़ा हिस्सा हैं।

गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए डेटा तक तेजी से पहुंच प्राप्त करना इतना महत्वपूर्ण क्यों है?

डेटा का क्या फायदा है अगर यह आरओआई उत्पन्न नहीं कर रहा है, और व्यवसाय को यह आरओआई कैसे मिल सकता है अगर व्यवसाय के सामने वाले उपयोगकर्ता इसे حتى एक्सेस नहीं कर सकते? यही कारण है कि यह आवश्यक है कि जितने संभव हो उतने लोगों को इसकी पहुंच दी जाए, बिना सटीकता को समझौता किए।

जब मैं एक डेटा वैज्ञानिक था, तो मुझे कभी-कभी सीईओ से अनुरोध मिलता था कि वे कुछ डेटा का विश्लेषण करें ताकि हमारी कंपनी की उत्पाद या बाजार रणनीति में मदद मिल सके। इन परियोजनाओं में सप्ताह या उससे अधिक समय लग सकता था। अब सीईओ के रूप में, मुझे इन परियोजनाओं के महत्व को गहराई से समझने की आवश्यकता है। मैं अक्सर खुद को यह सोचता हूं कि काश मैं बस डेटा को अपनी उंगलियों पर प्राप्त कर सकता ताकि मैं अपने निर्णय लेने में तेजी ला सकूं। यही समस्या है जिसे हम सीक में हल करने की कोशिश कर रहे हैं।

सीक एआई यह डेटा इतनी आसानी से कैसे प्राप्त करता है?

एक बात जो सोचने में दिलचस्प है कि डेटा वास्तव में केवल कोड के साथ ही विश्लेषण किया जा सकता है। यह सच है कि कुछ प्लेटफ़ॉर्म हैं जो इस कोड पर एक अभिव्यक्ति हैं, लेकिन अंदर, डेटा विश्लेषकों द्वारा मैन्युअल रूप से लिखे गए कोड हैं जो व्यवसाय के अंतिम उपयोगकर्ताओं को डेटा प्रस्तुत करने की अनुमति देते हैं।

अधिकांश ज्ञान कार्यकर्ता कोड नहीं जानते हैं, कोड नहीं लिखना चाहते हैं, या बस डेटा तक पहुंच नहीं पा सकते हैं, भले ही वे कोड लिखना चाहते हों। इसलिए, जब उन्हें डेटा की आवश्यकता होती है, तो उन्हें या तो इसे डैशबोर्ड में खोजने की आवश्यकता होती है या डेटा टीम से पूछने की आवश्यकता होती है अगर वे इसे नहीं पा सकते हैं। जैसे-जैसे डेटासेट बड़े होते जाते हैं, यह और अधिक होता जाएगा।

डेटा टीमें इसलिए “अनुवादक” के रूप में कार्य करती हैं जो उन्हें निर्देशित किए जाने वाले प्राकृतिक भाषा प्रश्नों को डेटा में अनुवादित करती हैं, जिसे वे कोड का उपयोग करके पूछते हैं। इस “अनुवादक” मध्यस्थ को हटाना सीक के दिल में है।

उद्यम अपने द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा को सटीक रखने के लिए कैसे सुनिश्चित करते हैं?

डेटा सटीकता और पहुंच के बीच व्यापार करना एक बड़ी चुनौती है। जैसा कि मैंने हाल ही में एक साक्षात्कार में कहा था, एक ओर, पहुंच कम तकनीकी लोगों को कंपनी के डेटा के ज्ञान भंडार के साथ बातचीत शुरू करने की अनुमति देती है। दूसरी ओर, एक दूषित जल के स्रोत (यानी, खराब डेटा) का क्या फायदा है? डेटा टीमें जो इस व्यापार को सबसे अच्छी तरह से प्रबंधित करती हैं, वे हैं जो गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत करने वाले किसी भी उपकरण को सावधानी से कैलिब्रेट और सत्यापित करते हैं।

सीक एआई प्लेटफ़ॉर्म के लिए कुछ उपयोग के मामले क्या हैं?

हम पहले से ही बी2बी सास, फिनटेक, उपभोक्ता उत्पादों (सीपीजी) और बी2सी ई-कॉमर्स जैसे ऊर्ध्वाधर बाजारों में ग्राहकों और डिज़ाइन भागीदारों को मूल्य प्रदान कर रहे हैं।

बैटलफिन उदाहरण के लिए, वैकल्पिक वित्तीय डेटासेट का अग्रणी बाजार है। वे मानते हैं कि अपने ग्राहकों के प्रश्नों के उत्तर देने में तेजी से और उच्च गुणवत्ता वाले उत्तर देना उनके प्रतिस्पर्धियों पर जीतने के बीच का अंतर है। कंपनी के सीईओ, टिम हैरिंगटन, ने उल्लेख किया, “सीक एआई ने 2023 की हमारी कंपनी की रणनीति में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई क्योंकि यह हमें 2,400 से अधिक डेटासेट तक पहुंच और विश्लेषण करने में तेजी से मदद करता है। मैं अनुमान लगा सकता हूं कि सीक एआई पर हमारा आरओआई लगभग 10 गुना है जो कि हमें इस स्तर की कुशलता को प्राप्त करने के लिए बिना प्लेटफ़ॉर्म के खर्च होता। “

क्या सीक एआई के बारे में आप कुछ और साझा करना चाहेंगे?

यह शायद एक शर्मिंदा प्लग के लिए सही स्थान है। सीक वर्तमान में हमारे प्लेटफ़ॉर्म के लिए नि:शुल्क परीक्षण प्रदान कर रहा है, जिसे सीक.एआई पर एक्सेस किया जा सकता है। हम डेटा टीमों के लिए जनरेटिव एआई लाने में एक अग्रणी होने के लिए उत्साहित हैं, और मैं अपने ग्राहकों के साथ इस यात्रा पर जाने की प्रतीक्षा कर रहा हूं।

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