Яндонг Лю, сооснователь и технический директор Connectly – Интервью

Яндонг Лю является сооснователем и техническим директором Connectly.ai. Ранее он работал в Strava в качестве технического директора. Яндонг Лю посещал Университет Карнеги-Меллона.

Основанная в 2021 году, Connectly является лидером в области разговорного искусственного интеллекта (ИИ). Используя проприетарные модели ИИ, платформа Connectly автоматизирует процесс общения бизнеса с клиентами и продажи продуктов на любой платформе обмена сообщениями. Connectly позволяет проводить весь путь клиента – от продаж и маркетинга до опыта и поддержки клиентов – внутри предпочитаемой клиентом платформы обмена сообщениями.

Можете ли вы рассказать историю создания Connectly?

Connectly была создана из видения стать лидером в области разговорного ИИ. Мой сооснователь, Стефанос, и я познакомились через общего друга в сообществе основателей и объединились вокруг общей страсти к будущему обмена сообщениями. С моим опытом руководства технологическими командами в Strava и Uber и опытом Стефаноса в руководстве Facebook (META ) Messenger, мы решили создать ИИ-инфраструктуру будущего, помогающую бизнесу максимально использовать сообщения клиентов в все более сложной экосистеме.

Что такое Малые модели языка (SLM), и чем они отличаются от Больших моделей языка (LLM)?

SLM – это модели ИИ, предназначенные для понимания и генерации человеческого языка, но с меньшим количеством параметров и вычислительными требованиями по сравнению с Большими моделями языка. В контексте решений ИИ для маркетинга на платформах обмена сообщениями, таких как WhatsApp и Instagram, SLM обеспечивают более быстрое время ответа и могут быть легко развернуты на различных устройствах, что делает их идеальными для реальных взаимодействий с клиентами. Их меньший размер позволяет добиться эффективной производительности без ущерба для качества ответов.

Можете ли вы обсудить, как SLM снижают вероятность галлюцинаций и улучшают надежность ответов ИИ?

SLM снижают вероятность галлюцинаций – случаев, когда ИИ генерирует неверную или бессмысленную информацию – путем фокусировки на меньшем, более управляемом наборе параметров. Для решений ИИ для маркетинга на платформах обмена сообщениями это сосредоточенный подход гарантирует более предсказуемые и надежные ответы, повышая доверие и вовлеченность клиентов. Снижение сложности SLM минимизирует вероятность генерации контента, не связанного с темой или содержащего ошибки, тем самым улучшая общую надежность взаимодействий ИИ.

Можете ли вы объяснить, почему SLM особенно полезны для ритейлеров, особенно в контексте чат-ботов?

Из-за большого количества данных, с которыми работают LLM, они часто медлительны. Однако обмен сообщениями и разговорный коммерция требуют более быстрого времени ответа, чтобы лучше и более точно обслуживать клиентов. Для ритейлеров SLM более практичны и полезны из-за уровня детализации, который они могут предоставить в розничной индустрии. Кроме того, SLM часто дешевле, поскольку они более гибкие, что означает, что каждая розничная компания, от небольшого стартапа до большого онлайн-ритейлера, может использовать их.

Как SLM предлагают более персонализированные trải nghiệm для клиентов по сравнению с LLM?

SLM предлагают более персонализированные trải nghiệm для клиентов, будучи легче настраиваемыми для конкретных задач и областей. Их меньший размер позволяет добиться более быстрой и эффективной настройки, что позволяет бизнесу адаптировать модели к уникальным потребностям и предпочтениям своих клиентов. Этот сосредоточенный процесс настройки приводит к более актуальным и персонализированным взаимодействиям, улучшая trải nghiệm клиента.

Как Connectly интегрирует SLM в свою платформу для улучшения возможностей электронной коммерции?

Мы интегрируем SLM в нашу платформу для улучшения возможностей электронной коммерции, используя их эффективность и адаптивность. Эти модели позволяют обеспечить быстрые и точные взаимодействия с клиентами на платформах обмена сообщениями, таких как WhatsApp и Instagram, предоставляя персонализированные рекомендации продуктов и мгновенную поддержку клиентов. Легкий характер SLM гарантирует, что ответы быстрые и актуальные, улучшая общий trải nghiệm клиента и стимулируя вовлеченность.

Можете ли вы привести конкретные примеры успешной реализации SLM ритейлерами в своих операциях?

Наши клиенты добились значительного успеха с помощью SLM. Розничный продавец одежды использует SLM для предоставления персонализированных советов по стилю через WhatsApp, рекомендующих наряды на основе предыдущих покупок и предпочтений клиента. Аналогично, ритейлер электроники развернул SLM на Instagram, чтобы отвечать на запросы клиентов о функциях и доступности продуктов в реальном времени, улучшая trải nghiệm покупок и снижая нагрузку на команды поддержки клиентов.

Почему ритейлерам следует рассмотреть возможность перехода от LLM к SLM для своих конкретных бизнес-приложений?

Ритейлерам следует рассмотреть возможность перехода от LLM к SLM для своих конкретных бизнес-приложений из-за повышенной эффективности и экономичности SLM. SLM быстрее, требуют меньше вычислительной мощности и могут быть легко настроены для конкретных задач, что делает их идеальными для реальных взаимодействий с клиентами на платформах обмена сообщениями, таких как WhatsApp и Instagram. Этот переход может привести к более отзывчивому и персонализированному обслуживанию клиентов, одновременно снижая операционные затраты.

Какие будущие достижения в технологии SLM вы считаете наиболее перспективными?

Я наиболее взволнован достижениями в технологии SLM, которые еще больше повысят их эффективность и точность. Например, улучшения в области передачи обучения и методов настройки позволят SLM стать еще более адаптированными к конкретным задачам с минимальными данными. Кроме того, интеграция SLM с многомодальными возможностями – объединяющими текст, голос и изображения – позволит создать более богатые и интерактивные trải nghiệm клиентов на платформах, таких как WhatsApp и Instagram. Эти достижения сделают SLM еще более ценными для ритейлеров, стремящихся предоставить персонализированные и увлекательные взаимодействия с клиентами.

Как вы видите эволюцию внедрения SLM в розничной индустрии в ближайшие годы?

 Я вижу значительный рост внедрения SLM в розничной индустрии. По мере того, как ритейлеры продолжают искать более эффективные и экономичные способы взаимодействия с клиентами, скорость и адаптивность SLM станут все более ценными. SLM будут более широко интегрированы в платформы обслуживания клиентов, маркетинговые кампании и персонализированные trải nghiệm покупок на платформах обмена сообщениями, таких как WhatsApp и Instagram, даже на TikTok. Этот сдвиг поможет ритейлерам обеспечить более быстрые и персонализированные взаимодействия, повышая удовлетворенность и лояльность клиентов.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Connectly.