Yandong Liu, Đồng sáng lập & CTO tại Connectly – Loạt phỏng vấn

Yandong Liu là Đồng sáng lập và CTO tại Connectly.ai. Ông trước đây đã làm việc tại Strava với tư cách là CTO. Yandong Liu đã theo học tại Đại học Carnegie Mellon.

Được thành lập vào năm 2021, Connectly là nhà lãnh đạo trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đối thoại (AI). Sử dụng các mô hình AI độc quyền, nền tảng của Connectly tự động hóa cách các doanh nghiệp giao tiếp với khách hàng và bán sản phẩm của họ trên bất kỳ nền tảng nhắn tin nào. Connectly cho phép toàn bộ hành trình khách hàng – từ bán hàng và tiếp thị đến trải nghiệm khách hàng và hỗ trợ – được thực hiện trong nền tảng nhắn tin được khách hàng ưa thích.

Bạn có thể chia sẻ câu chuyện về nguồn gốc của Connectly?

Connectly được sinh ra từ tầm nhìn trở thành nhà lãnh đạo trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đối thoại. Đồng sáng lập của tôi, Stefanos, và tôi đã gặp nhau thông qua một người bạn chung trong cộng đồng sáng lập và gắn kết với nhau vì đam mê tương lai của nhắn tin. Với kinh nghiệm của tôi trong việc lãnh đạo các đội công nghệ tại Strava và Uber và kinh nghiệm của Stefanos trong việc giám sát Facebook (META ) Messenger, chúng tôi đã bắt đầu tạo ra cơ sở hạ tầng AI của tương lai, giúp các doanh nghiệp tận dụng tối đa các tin nhắn của khách hàng trong một hệ sinh thái ngày càng phức tạp.

Cụ thể, Small Language Models (SLMs) là gì và chúng khác với Large Language Models (LLMs) như thế nào?

SLMs là các mô hình AI được thiết kế để hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người nhưng với ít tham số và yêu cầu tính toán hơn so với Large Language Models. Trong bối cảnh các giải pháp tiếp thị AI cho các nền tảng nhắn tin như WhatsApp và Instagram, SLMs cung cấp thời gian phản hồi nhanh hơn và có thể được triển khai dễ dàng trên nhiều thiết bị, làm cho chúng lý tưởng cho các tương tác khách hàng thời gian thực. Kích thước nhỏ hơn của chúng cho phép hiệu suất hiệu quả mà không ảnh hưởng đến chất lượng của phản hồi.

Bạn có thể thảo luận về cách SLMs giảm khả năng xảy ra các ảo giác và cải thiện độ tin cậy của phản hồi AI?

SLMs giảm khả năng xảy ra các ảo giác – các trường hợp AI tạo ra thông tin không chính xác hoặc vô nghĩa – bằng cách tập trung vào một tập hợp tham số nhỏ hơn và có thể quản lý được. Đối với các giải pháp tiếp thị dựa trên AI cho các nền tảng nhắn tin, cách tiếp cận tập trung này đảm bảo phản hồi có thể dự đoán được và đáng tin cậy hơn, tăng cường niềm tin và sự tham gia của khách hàng. Sự phức tạp giảm của SLMs làm giảm khả năng tạo ra nội dung không liên quan hoặc sai, do đó cải thiện độ tin cậy tổng thể của các tương tác AI.

Bạn có thể giải thích tại sao SLMs đặc biệt có lợi cho các nhà bán lẻ, đặc biệt là trong bối cảnh các rô-bốt trò chuyện?

Do lượng dữ liệu lớn mà LLMs được cung cấp, chúng thường chậm. Tuy nhiên, nhắn tin và thương mại đối thoại đòi hỏi thời gian phản hồi nhanh hơn để phục vụ khách hàng tốt hơn và chính xác hơn. Đối với các nhà bán lẻ, SLMs thực tế và có lợi hơn do mức độ chi tiết chúng có thể cung cấp trong ngành bán lẻ. Ngoài ra, SLMs thường rẻ hơn vì chúng linh hoạt hơn, có nghĩa là mọi công ty bán lẻ, từ một công ty khởi nghiệp nhỏ đến một nhà bán lẻ trực tuyến lớn, đều có thể sử dụng chúng.

SLMs cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa hơn cho khách hàng so với LLMs như thế nào?

SLMs cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa hơn cho khách hàng bằng cách dễ dàng điều chỉnh cho các nhiệm vụ và lĩnh vực cụ thể. Kích thước nhỏ hơn của chúng cho phép tùy chỉnh nhanh chóng và hiệu quả, cho phép các doanh nghiệp điều chỉnh mô hình để đáp ứng nhu cầu và sở thích duy nhất của khách hàng. Sự tùy chỉnh tập trung này dẫn đến các tương tác liên quan và cá nhân hóa hơn, nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Connectly tích hợp SLMs vào nền tảng của mình như thế nào để nâng cao khả năng thương mại điện tử?

Chúng tôi tích hợp SLMs vào nền tảng của mình để nâng cao khả năng thương mại điện tử bằng cách tận dụng hiệu quả và khả năng thích ứng của chúng. Các mô hình này cho phép tương tác khách hàng nhanh chóng và chính xác trên các nền tảng nhắn tin như WhatsApp và Instagram, cung cấp các khuyến nghị sản phẩm được cá nhân hóa và hỗ trợ khách hàng tức thời. Bản chất nhẹ của SLMs đảm bảo phản hồi nhanh chóng và liên quan, cải thiện trải nghiệm khách hàng tổng thể và tăng cường sự tham gia.

Có thể cho biết một số ví dụ cụ thể về cách các nhà bán lẻ đã triển khai thành công SLMs trong hoạt động của họ?

Khách hàng của chúng tôi đang có thành công lớn với SLMs. Một nhà bán lẻ thời trang đang sử dụng SLMs để cung cấp tư vấn phong cách cá nhân hóa thông qua WhatsApp, đề xuất trang phục dựa trên mua sắm trước đó và sở thích của khách hàng. Tương tự, một nhà bán lẻ điện tử đã triển khai SLMs trên Instagram để trả lời các câu hỏi của khách hàng về tính năng và sẵn có sản phẩm trong thời gian thực, nâng cao trải nghiệm mua sắm và giảm tải cho đội ngũ dịch vụ khách hàng.

Tại sao các nhà bán lẻ nên xem xét chuyển từ LLMs sang SLMs cho các ứng dụng kinh doanh cụ thể của họ?

Các nhà bán lẻ nên xem xét chuyển từ LLMs sang SLMs cho các ứng dụng kinh doanh cụ thể của họ do hiệu quả và tiết kiệm chi phí của SLMs. SLMs nhanh hơn, yêu cầu ít năng lực tính toán hơn và có thể được điều chỉnh dễ dàng cho các nhiệm vụ cụ thể, làm cho chúng lý tưởng cho các tương tác khách hàng thời gian thực trên các nền tảng nhắn tin như WhatsApp và Instagram. Sự chuyển đổi này có thể dẫn đến dịch vụ khách hàng phản hồi nhanh hơn và cá nhân hóa hơn trong khi giảm chi phí hoạt động.

Các tiến bộ trong công nghệ SLM nào mà bạn mong đợi nhất?

Tôi mong đợi nhất các tiến bộ trong công nghệ SLM sẽ làm tăng hiệu quả và độ chính xác của chúng. Ví dụ, cải tiến trong học chuyển giao và kỹ thuật tinh chỉnh sẽ cho phép SLMs trở nên thành thạo hơn trong các nhiệm vụ cụ thể với ít dữ liệu. Ngoài ra, tích hợp SLMs với khả năng đa phương tiện – kết hợp dữ liệu văn bản, giọng nói và hình ảnh – sẽ cho phép tạo ra các trải nghiệm khách hàng phong phú và tương tác hơn trên các nền tảng như WhatsApp và Instagram. Những tiến bộ này sẽ làm cho SLMs trở nên có giá trị hơn cho các nhà bán lẻ đang tìm cách cung cấp các tương tác khách hàng được cá nhân hóa và hấp dẫn.

Bạn nhìn thấy việc áp dụng SLMs sẽ phát triển như thế nào trong vài năm tới trong ngành bán lẻ?

 Tôi nhìn thấy việc áp dụng SLMs trong ngành bán lẻ sẽ tăng trưởng đáng kể. Khi các nhà bán lẻ tiếp tục tìm kiếm các cách thức hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn để tương tác với khách hàng, tốc độ và khả năng thích ứng của SLMs sẽ trở nên ngày càng quý giá. SLMs sẽ được tích hợp rộng rãi hơn vào các nền tảng dịch vụ khách hàng, chiến dịch tiếp thị và trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa trên các ứng dụng nhắn tin như WhatsApp và Instagram, thậm chí trên TikTok. Sự chuyển đổi này sẽ giúp các nhà bán lẻ cung cấp các tương tác nhanh chóng và cá nhân hóa hơn, nâng cao sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng.

Cảm ơn cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm có thể truy cập Connectly.