O progresso tecnológico na inteligência artificial mudou a maneira como as pessoas lidam com máquinas. O progresso dos scripts para os sistemas de conversação (a agentes digitais totalmente autônomos) se reúne com as invenções de grandes modelos de idiomas, a coleta da coleta e o aprendizado do reforço. Atualmente, os sistemas de conversação usam os mesmos tipos de tecnologias para oferecer uma interface consciente do contexto que oferece respostas inteligentes, responsivas e capazes (em alguns casos em sistemas multimodais) e, ao mesmo tempo, obtêm confiança corporativa.
A transformação não é apenas sobre algoritmos. Os usuários que usam as tecnologias esperam serviços perfeitos, perfeitos e inteligentes que funcionam em tempo real, se adaptem a todos os idiomas, plataforma e método de entrada.
De interfaces de script a assistentes inteligentes
A conversa espacial da IA está muito além das opções básicas de seus chatbots originais baseados em linhas. Os sistemas originais eram compostos de conversas pré -programadas que não conseguiram atender às necessidades dos usuários, nem poderiam processar a complexidade da entrada do usuário. A experiência atual com a AI de conversa é alimentada por grandes modelos de idiomas baseados em transformadores (LLMS), permitindo que os sistemas possam ser capazes de reconhecer a intenção, investigar a contextualização e criar alta fluência e criar respostas diferenciadas. A melhoria da coleção da coleção (dia) se baseia nesse sucesso usando fontes de dados de tempo real verificadas para criar conclusões mais realmente precisas e relevantes.
A liderança do produto da Lohitaksh Yogi em AI em ServiceEnow e Adobe acelerou seu caminho para assistentes inteligentes da empresa. Sua pesquisa integra as novas possibilidades criativas de grandes modelos de idiomas com a subestrutura estruturada permitida por um pipeline, resultando em soluções escaláveis capazes de oferecer resultados criativos e resoluções confiáveis. A cooperação digital é o salto tecnológico inteligente que atualiza a automação do processo básico para melhorar os sistemas de IA para atuar como parceiros estratégicos para incentivar a produtividade dos negócios e a satisfação do usuário em uma escala.
AI multimodal e multilíngue
Os assistentes de inteligência artificial estão atualmente trabalhando em uma ampla gama de canais de comunicação usando sua compreensão de imagens, reconhecimento de fala e geração visual. Os assistentes modernos de IA terão uma vantagem devido à aprendizagem e abordagens multimodais para integrações multimodais por meio de plataformas como BLIP e CLIP para trazer o poder de texto e o conceito de imagem e vídeo, e isso ajudará a promover funcionalidades multimodais de IA para se comunicar sobre várias modalidades, incluindo a qualidade da produção.
Yogi explica que a inteligência multimodal é uma possibilidade importante de envolvimento bem -sucedido do usuário e as ferramentas de desenvolvimento de ambas as empresas, onde você usa interfaces de conversa para permitir que os usuários enviem comunicação visual, como capturas de tela de produtos ou arquivos de design para obter ajuda relevante imediatamente. Novas possibilidades trouxeram uma revolução na maneira como as operações de serviço funcionam e, ao mesmo tempo, melhoram a cooperação entre o projeto e as atividades de diagnóstico imediato.
O requisito da operação dos sistemas de IA é executar da mesma maneira em todo o suporte dos idiomas. As funções nativas dos sistemas de IA são possíveis pelo refinamento direcionado e outros modelos de idiomas que são especificamente destinados a regiões, que ajudam a construir confiança em diferentes mercados.
Aplicativos corporativos do suporte à estratégia
Os fluxos de trabalho corporativo e o planejamento estratégico agora dependem da conversa que vai além do gerenciamento do cliente. As organizações agora dependem altamente dependentes de agentes inteligentes para suas atividades diárias porque oferecem funções de assistente de vendas e monitoramento de embarque e conformidade dos funcionários e funções de automação de RH e gerenciamento de conhecimento interno. Esses sistemas permitem que as organizações melhorem seus tempos de resposta, aumentando a eficiência dos recursos e permitam a cooperação entre equipes multifuncionais.
Lohitaksh Yogi construiu plataformas de conversa para Adobe e ServiceNow, que não se limitam às funções de suporte tradicionais. Com os assistentes da Yogis AI, os usuários podem se comunicar facilmente com sistemas complexos para extrair diretrizes de design, treinar conteúdo e executar tarefas de produção automatizadas em linguagem natural. Eles criam níveis aumentados de produtividade e redução do valor de tempo, melhorando a cooperação entre o departamento.
Esses agentes de IA podem fornecer respostas específicas da empresa sobre políticas e procedimentos e informações do produto através de uma mistura de sistemas de raiva em combinação com sua documentação interna sem supervisão humana. O Yogi implementa a AI da conversa dentro de sua visão estratégica para transformar o status atual de um tipo de ferramenta de suporte existente em uma infraestrutura corporativa escalável.
O papel da aprendizagem de reforço
Os casos de uso prático incluem os principais componentes dos sistemas de conversa, para que sua adaptividade seja usada pelo aprendizado contínuo. Através dos métodos de aprendizado de reforço, como RLHF, DPO, PPO e muito mais, os modelos podem se adaptar com base no feedback dos usuários e seu desempenho. O uso do aprendizado de reforço resulta em melhor personalização e precisão por meio de qualquer ponto de contato do usuário. Os loops de aprendizado adaptáveis permitem que as organizações usem sistemas de IA que ajudem na referência do desempenho de sistemas de IA cada vez mais úteis e intuitivos, que melhor adaptam as expectativas dos usuários ao longo do tempo.
Lohitaksh Yogi tem um pioneiro na implementação de uma série de métodos de aprendizado iterativo para a construção de assistentes inteligentes que têm um nível crescente de capacidade devido à melhoria contínua. Seu processo de desenvolvimento é baseado no feedback humano devido à sua base ética para criar tecnologia que mantém em mente as necessidades e valores em mente.
Sistemas de raiva
Os sistemas de geração de pick-up upmented (RAG) são componentes importantes que produzem saídas de IA com informações garantidas, seguras e oportunas. Os sistemas de pano diferem dos modelos de idiomas tradicionais, recuperando dados de bases de conhecimento internas ou externas durante a conclusão para reduzir a alucinação e aumentar a confiança. A arquitetura é especialmente importante em empresas onde as decisões devem ser baseadas em informações verificáveis.
Yogi construiu escalas industriais PIPELINES RAG enquanto ele oferece reações corretas e defensáveis em Adobe e ServiceNow. Exemplos que incluem valor exclusivo para indústrias regulamentadas, como finanças, assistência jurídica e de saúde, porque não permitem problemas factuais de erro ou conformidade. Os sistemas que ele demonstrou eram sistemas artificiais confiáveis que podem ser úteis em situações mais amplas sem transparência e confiabilidade.
Inteligência dependente da plataforma e contexto contínuo
O futuro da inteligência artificial inclui a integração omnichannel que um único contexto coerente do usuário pode criar, seja o usuário na Internet e móvel, assistentes de fala ou dispositivos inteligentes. A equipe Yogi configurou a coerência dependente da plataforma de dispositivo a dispositivo, configurando aplicativos dependentes da plataforma com sistemas de memória uniformes que se conectam a ferramentas de CRM e design que mantêm os dados do usuário e o status do contexto por usuário, por usuário, de dispositivos em uma plataforma para o seguinte.
Ao criar sistemas de conversação, as empresas devem determinar se devem confiar em grandes modelos de idiomas ou desenvolvedores comerciais de código aberto, como sua escolha de LLM. As soluções de código aberto garantem as opções de ajuste + flexibilidade com limitações operacionais, enquanto as APIs comerciais oferecem funções de streamlin e suporte para uma empresa.
A Yogi usa abordagens híbridas para combinar modelos de código aberto para uso experimental e modelos próprios para as necessidades da produção de clientes para obter o equilíbrio certo entre modelos de idiomas novos e confiáveis.
O desenvolvimento da IA que incorpora a responsabilidade ética é uma prioridade para os fabricantes de IA, que inevitavelmente exercerão muita autoridade no futuro não tão distante.
O desenvolvimento confiável da IA inclui princípios de transparência, segurança e justiça.
Os programas Yogi realizados com Adobe e ServiceNow garantiram que os modelos de IA tivessem funções de segurança e explicativos e eliminassem preconceitos prejudiciais. Processos humanos na corrida, caminhos de auditoria e camadas de moderação mantêm desempenho e comportamento ético nos modelos de IA corporativos.
Conclusão
O futuro da IA de conversação não é mais um futuro distante, porque a tecnologia continua a se desenvolver, como a maneira como nos comunicamos muda, toma decisões e faz um trabalho criativo. Grandes modelos de idiomas em combinação com a coleta de geração, aprendizado de reforço e entendimento multimodal permitirão que esses sistemas ofereçam a infraestrutura principal para os setores. Eles oferecem valor mais do que respostas simples de consulta, através de ajuda inteligente com objetivos práticos que se adaptam às necessidades humanas.
Lohitaksh Yogi trabalha em conjunto com outros inovadores para criar soluções responsáveis prontas para empresas. As plataformas de conversa são uma realidade porque desenvolveram métodos de IA altamente avançados, combinados com fortes princípios éticos para criar sistemas que vão além da linguagem – porque a compreensão do contexto, a intenção e a base da interação humana incluem.
Imagem em destaque fornecida por Lohitaksh Yogi
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