Наш великий досвід роботи з GPT і генеративним ШІ



У грудні ми з директором відділу машинного навчання Фергалом Рейдом обговорили запуск ChatGPT: хороші, погані, перспективні, ажіотажні. Можливості для автоматизації та оптимізації процесів для представників служби підтримки здаються нескінченними, але успіх генеративного штучного інтелекту в цьому просторі зрештою залежатиме від його здатності надавати реальну цінність командам обслуговування клієнтів і клієнтам. В іншому випадку це просто іграшка — весела, але все ж іграшка.

Щоб перевірити це, ми швидко взялися до роботи. Ми намітили кілька функцій на основі штучного інтелекту, які, на нашу думку, могли б бути корисними, опублікували та представили бета-версію 160 клієнтам. Ви можете прочитати все про ці нові функції тут.

У сьогоднішньому епізоді ми з Фергалом ділимося тим, чого навчилися за останні кілька тижнів, куди ми йдемо далі та як це змінило наше уявлення про те, що можливо в цьому просторі.

☞ Натисніть тут, щоб приєднатися до нашого списку очікування бета-версії функції AI або отримати інформацію про AI Intercom.

Ось деякі основні висновки:

Здатність моделей ChatGPT обробляти природну мову в розмовах, що складаються з кількох речень, продовжує вдосконалюватись і відкриває нові можливості. У розробці продуктів клієнти завжди є головним арбітром – ви можете створити дивовижну технологію, але якщо вона не вирішить проблему для них, вона того не варта. Здатність GPT-3.5 редагувати та змінювати текст робить його безцінним для обслуговування клієнтів, і він уже може виконувати такі завдання, як узагальнення тексту та налаштування тону. У міру розвитку ChatGPT можна додати більше функцій, щоб підвищити ефективність і звільнити агентів на першій лінії, щоб зосередитися на складніших питаннях, які сприяють задоволенню клієнтів. Хоча ми починаємо досліджувати потенційно кардинальні способи використання, як-от розумні відповіді, моделі все ще бракує розуміння бізнес-контексту, щоб вона працювала.

Переконайтеся, що ви не пропустите жодного найцікавішого, підписавшись на Inside Intercom на Apple Podcasts, Spotify, YouTube або захопивши RSS-канал у вибраній програмі для читання. Нижче подано дещо відредаговану стенограму епізоду.

Прорив у розумінні мов

Дез Трейнор: Привіт ще раз, Фергал. Як справи?

Фергал Рейд: Дякую, Дез. Це були напружені шість-сім тижнів у Intercom, тому я дуже радий поговорити про це сьогодні.

Дез: Так, лише шість чи сім тижнів тому ми сіли побалакати. Я припускаю, що у вас було шість або сім тижнів справжнього інженерного часу проти революції штучного інтелекту, яка розпочалася наприкінці листопада. Чого ви навчилися? Чи змінило це ваше уявлення про те, що стане можливим у світі обслуговування клієнтів?

Фергал: Так, я так думаю. У нашій останній розмові ми багато говорили про ChatGPT, і це було, можливо, через тиждень після його запуску. Ви можете розділити голову на те, чи велика різниця тут ChatGPT чи сімейство моделей, створене OpenAI – ми здебільшого працювали з GPT-3.5 або з Text-Davinci-003, якщо бути дуже точним.

Des: це назви конкретного модуля.

Фергал: Так, це назви конкретної моделі. І насправді існує багато плутанини щодо цих назв і того, що таке різні речі. Але загалом ми вважаємо, що серія моделей GPT-3.5, Davinci-002, Davinci-003 тощо, які вийшли минулого року, а потім Davinci-003, яка була випущена точно в той самий час, що й ChatGPT, були проривом і дійсно дозволили нам розпочати спроби створити інші та якісно кращі функції.

"Це велике відкриття, тому що ми хочемо зробити так багато речей, які найкраще описати природною мовою"

Дез: Як ти думаєш, що зараз можливо? Куди ми йдемо у світі обслуговування клієнтів?

Фергал: Я думаю, що в обслуговуванні клієнтів і за його межами ці моделі дозволяють...