एलएलएम और जनरेटिव एआई का उपयोग करने वाले वैश्विक ब्रांडों के 9 शानदार केस स्टडीज

By Olga Rotanenko, Commercial Director at Mindy Support

कंपनियाँ अपने प्रतिद्वंद्वियों से आगे निकलने के लिए अत्याधुनिक AI तकनीक का उपयोग कर रही हैं। वे ग्राहक सेवा में सुधार कर रही हैं, कंटेंट उत्पादन में क्रांतिकारी बदलाव ला रही हैं और जटिल डेटा विश्लेषण को सरल बना रही हैं।

यह लेख वास्तविक जीवन के जनरेटिव एआई उदाहरणों और केस स्टडीज पर नज़र डालता है कि कैसे शीर्ष कंपनियां एलएलएम और एआई का उपयोग कर रही हैं। जनरेटिव एआई अपने काम में नये विचार लाने, उत्पादकता बढ़ाने और विकास करने में सक्षम होना।

एलएलएम और जनरेटिव एआई के वास्तविक-विश्व उदाहरण:

उन्नत ग्राहक सेवा की ओर अमेज़न की यात्रा

ई-कॉमर्स की दुनिया में एक दिग्गज कंपनी Amazon, जिसे हर कोई जानता है, जिसमें बच्चे भी शामिल हैं, सिर्फ़ खरीदारी के बारे में नहीं है। यह बड़ी भाषा मॉडल (LLM) जैसी अत्याधुनिक तकनीकों का उपयोग करने में भी अग्रणी है। LLM तकनीक का लाभ उठाकर, Amazon के चैटबॉट प्राकृतिक भाषा को समझ सकते हैं और उसका उपयोग कर सकते हैं, जिससे ग्राहकों को उनके सवालों और चिंताओं के लिए त्वरित और प्रासंगिक जवाब मिल सकते हैं। इस एकीकरण से ग्राहकों की संतुष्टि में सुधार हुआ है, क्योंकि मुद्दों का समाधान अधिक तेज़ी से और अधिक सटीकता के साथ किया जाता है।

\Amazon जटिल या सूक्ष्म मुद्दों को संभालने में मानव एजेंटों के महत्व को पहचानता है जिन्हें AI पूरी तरह से समझ नहीं सकता है। यह हाइब्रिड दृष्टिकोण AI और मानव बुद्धिमत्ता दोनों की ताकतों को जोड़ता है, जिससे संतुलित और प्रभावी ग्राहक सेवा संचालन सुनिश्चित होता है।

प्रयुक्त तकनीक: अमेज़न लेक्स

कोका-कोला का अभिनव विपणन

आइए सबसे प्रतिष्ठित ब्रांडों में से एक, कोका-कोला पर चलते हैं, जिसने हमेशा अपने मार्केटिंग प्रयासों को प्राथमिकता दी है। GPT-4 जैसे उन्नत भाषा मॉडल को एकीकृत करके, कंपनी आकर्षक सोशल मीडिया पोस्ट से लेकर आकर्षक मार्केटिंग कॉपी और सूचनात्मक लेखों तक, उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री की एक विविध श्रेणी बनाने में सक्षम रही है। GPT-4 की मानव जैसा टेक्स्ट उत्पन्न करने की क्षमता कोका-कोला को कई प्लेटफ़ॉर्म पर एक सुसंगत और प्रामाणिक ब्रांड आवाज़ बनाए रखने की अनुमति देती है।

\सामग्री निर्माण से परे, कोका-कोला ने उपभोक्ता वरीयताओं और बाजार के रुझानों में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए GPT-4 का उपयोग किया है। विशाल मात्रा में डेटा का विश्लेषण करके और व्यापक रिपोर्ट तैयार करके, GPT-4 कंपनी को उपभोक्ता व्यवहार में उभरते पैटर्न और बदलावों को समझने में मदद करता है।

प्रयुक्त प्रौद्योगिकी: ओपनएआई की GPT-4

जेपी मॉर्गन चेस की डेटा विश्लेषण क्रांति

जेपी मॉर्गन चेस ने अपने वित्तीय परिचालन में सटीकता और दक्षता बढ़ाने के लिए आईबीएम वाटसन का प्रभावी ढंग से उपयोग किया है, जिसके परिणामस्वरूप प्रदर्शन और ग्राहक संतुष्टि दोनों में महत्वपूर्ण सुधार हुआ है।

उदाहरण के लिए, वॉटसन की प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) बैंक को कानूनी दस्तावेजों और वित्तीय रिपोर्टों जैसे विशाल मात्रा में असंरचित डेटा का उच्च परिशुद्धता के साथ तेजी से विश्लेषण करने की अनुमति देती है। यह स्वचालन न केवल जटिल जानकारी को संसाधित करने के लिए आवश्यक समय को कम करता है, बल्कि मानवीय त्रुटि के जोखिम को भी कम करता है, जिससे अधिक सटीक और विश्वसनीय परिणाम सुनिश्चित होते हैं।

इसके अलावा, जेपी मॉर्गन चेस ने अपने जोखिम प्रबंधन और धोखाधड़ी का पता लगाने वाली प्रणालियों को मजबूत करने के लिए आईबीएम वाटसन को नियुक्त किया है। वाटसन के मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लगातार लेन-देन संबंधी डेटा का विश्लेषण करते हैं और असामान्य पैटर्न की पहचान करते हैं जो धोखाधड़ी गतिविधि का संकेत दे सकते हैं।

प्रयुक्त तकनीक: आईबीएम वॉटसन

नेटफ्लिक्स की व्यक्तिगत अनुशंसाएँ

क्या यहाँ कोई नेटफ्लिक्स प्रेमी है? कल्पना करें कि आप सोफे पर बैठकर स्नैक्स खा रहे हैं और अपनी पसंदीदा सीरीज़ और फ़िल्में देख रहे हैं। नेटफ्लिक्स आपकी पसंद को गंभीरता से लेता है और अपनी सिफ़ारिश प्रणाली को बेहतर बनाने के लिए उन्नत तकनीक का उपयोग करता है। व्यापक उपयोगकर्ता डेटा, जैसे कि देखने का इतिहास और बातचीत के पैटर्न का विश्लेषण करके, नेटफ्लिक्स व्यक्तिगत स्वाद की गहरी समझ हासिल करता है। इससे उन्हें ऐसी सामग्री सुझाने में मदद मिलती है जो आपकी अनूठी रुचियों से बहुत मिलती-जुलती हो, जिससे आपका समग्र अनुभव और संतुष्टि बेहतर हो। यह व्यक्तिगत दृष्टिकोण न केवल दर्शकों को जोड़े रखता है बल्कि नई सामग्री खोजने में भी मदद करता है जो उन्हें शायद खुद नहीं मिली हो।

प्रयुक्त प्रौद्योगिकी: BERT जैसे LLM द्वारा संवर्धित स्वामित्व अनुशंसा एल्गोरिदम।

स्पॉटिफ़ाई की संगीत अनुशंसा प्रणाली

मान लीजिए, आप या तो Spotify या Apple Music के उपयोगकर्ता हैं। मैं आपको एक रहस्य बताती हूँ: मैं Spotify की लड़की हूँ। Netflix की तरह, Spotify अपने संगीत अनुशंसा और खोज सुविधाओं को बढ़ाने के लिए बड़े भाषा मॉडल (LLM) का लाभ उठाता है। उपयोगकर्ता की सुनने की आदतों, प्लेलिस्ट और प्लेटफ़ॉर्म के साथ बातचीत का विश्लेषण करके, ये मॉडल Spotify को व्यक्तिगत संगीत वरीयताओं को समझने और यह अनुमान लगाने में सक्षम बनाते हैं कि उपयोगकर्ता किस गाने या कलाकार का आनंद लेंगे। यह व्यक्तिगत दृष्टिकोण न केवल उपयोगकर्ताओं को नए संगीत से परिचित कराता है जो उन्हें पसंद आ सकता है बल्कि उन्हें प्लेटफ़ॉर्म से जोड़े भी रखता है। यह एक निजी डीजे की तरह है जो जानता है कि आप क्या सुनना चाहते हैं, इससे पहले कि आप सुनें।

प्रयुक्त प्रौद्योगिकी: स्वामित्व वाली AI मॉडल और BERT-आधारित प्रणालियाँ

न्यूयॉर्क टाइम्स की सामग्री वैयक्तिकरण

न्यूयॉर्क टाइम्स, एक प्रमुख वैश्विक मीडिया आउटलेट, विज्ञापन रणनीतियों को अनुकूलित करने के लिए जनरेटिव AI का उपयोग कर रहा है। यह तकनीक विज्ञापनदाताओं को विज्ञापन के संदेश के आधार पर विज्ञापन अभियानों के लिए सर्वोत्तम प्लेसमेंट का सुझाव देकर उनके प्रभाव को अधिकतम करने में सक्षम बनाती है। यह उन विशिष्ट दर्शकों की पहचान करने और उन्हें लक्षित करने में भी मदद करता है, जिन तक पहले पहुंचना मुश्किल था, जिससे अधिक सटीक और प्रभावी मार्केटिंग दृष्टिकोण सुनिश्चित होता है। ऑडियंस सेगमेंटेशन और विज्ञापन प्लेसमेंट को परिष्कृत करके, यह AI टूल न केवल अभियान प्रदर्शन को बढ़ाता है बल्कि विज्ञापनदाताओं के लिए निवेश पर रिटर्न भी बढ़ाता है। यह नवाचार दर्शाता है

प्रयुक्त प्रौद्योगिकी: ओपनएआई का GPT-3

सुपर बाउल विज्ञापन अभियान

"अगर यह मायने नहीं रखता कि कौन जीतता है या हारता है, तो वे स्कोर क्यों रखते हैं?" अमेरिका के सबसे महान कोचों में से एक, विंस लोम्बार्डी का यह प्रसिद्ध उद्धरण, सुपर बाउल को खेल मनोरंजन के शिखर पर रखने वाली प्रतिस्पर्धी भावना को पूरी तरह से दर्शाता है। लाखों दर्शकों के साथ, सुपर बाउल डेटा की एक सोने की खान है। जनरेटिव AI दर्शकों के इस विशाल डेटा का विश्लेषण करके अत्यधिक लक्षित विज्ञापन बना सकता है जो उनकी प्राथमिकताओं और व्यवहारों के आधार पर विभिन्न दर्शकों के साथ प्रतिध्वनित होते हैं। यह तकनीक न केवल विज्ञापनों की प्रासंगिकता और प्रभाव को बढ़ाती है बल्कि ब्रांडों को अपने दर्शकों के साथ अधिक गहराई से जुड़ने में भी मदद करती है। जैसे-जैसे सुपर बाउल विकसित होता है, वैसे-वैसे वे उपकरण और रणनीतियाँ भी विकसित होती हैं जो इसे मार्केटिंग पावरहाउस बनाती हैं।

प्रयुक्त प्रौद्योगिकी: सामग्री निर्माण और विश्लेषण के लिए विभिन्न एलएलएम

स्वास्थ्य सेवा में आईबीएम का वाटसन

स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में, IBM Watson नैदानिक निर्णय समर्थन में क्रांतिकारी बदलाव लाने के लिए बड़े भाषा मॉडल (LLM) का उपयोग कर रहा है। चिकित्सा साहित्य और रोगी डेटा की विशाल मात्रा का विश्लेषण करके, Watson साक्ष्य-आधारित निदान और उपचार सिफारिशें प्रदान करता है। यह उन्नत AI तकनीक स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों को अधिक सूचित निर्णय लेने, रोगी परिणामों में सुधार करने और निदान प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने में सहायता करती है। इसके अतिरिक्त, Watson स्वास्थ्य सेवा में उभरते रुझानों और पैटर्न की पहचान कर सकता है, जिससे बीमारियों का शीघ्र पता लगाने और रोकथाम में योगदान मिलता है।

प्रयुक्त तकनीक: आईबीएम वॉटसन हेल्थ

एलएलएम के साथ सफलता प्राप्त करने के लिए अत्याधुनिक प्रौद्योगिकी का लाभ उठाना

बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) कई तरह की तकनीकों और तकनीकों का इस्तेमाल करते हैं। यहाँ कुछ प्रमुख तकनीकों का सारांश दिया गया है:

1. डीप लर्निंग: एलएलएम के पीछे की मुख्य तकनीक। ये मॉडल टेक्स्ट को प्रोसेस करने और बनाने के लिए कई परतों वाले न्यूरल नेटवर्क का इस्तेमाल करते हैं।
2. ट्रांसफॉर्मर: वासवानी एट अल द्वारा प्रस्तुत एक प्रकार का न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर "अटेंशन इज ऑल यू नीड" पेपर में। ट्रांसफॉर्मर टेक्स्ट में लंबी दूरी की निर्भरता को संभालने के लिए महत्वपूर्ण हैं और कई एलएलएम के लिए आधार हैं।
3. ध्यान तंत्र: ट्रांसफॉर्मर्स का एक घटक जो भाषा उत्पन्न करते या समझते समय मॉडल को इनपुट टेक्स्ट के विभिन्न भागों पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करता है।
4. पूर्व-प्रशिक्षण और फ़ाइन-ट्यूनिंग:
   • पूर्व-प्रशिक्षण: एलएलएम को सामान्य भाषा पैटर्न सीखने के लिए प्रारंभ में पाठ्य डेटा के एक बड़े निकाय पर प्रशिक्षित किया जाता है।
   • फाइन-ट्यूनिंग: पूर्व-प्रशिक्षण के बाद, मॉडलों को कुछ कार्यों या डोमेन में विशेषज्ञता प्राप्त करने के लिए विशिष्ट डेटासेट पर आगे प्रशिक्षित किया जाता है।
5. टोकनाइजेशन: पाठ को छोटी इकाइयों (टोकन) में तोड़ने की प्रक्रिया जिसे मॉडल प्रोसेस कर सकता है। बाइट पेयर एनकोडिंग (BPE) या वर्डपीस जैसी तकनीकों का अक्सर इस्तेमाल किया जाता है।
6. प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) तकनीकें: मानव भाषा को संसाधित करने और समझने के लिए उपयोग की जाने वाली विभिन्न तकनीकें और एल्गोरिदम, जिनमें पार्सिंग, पार्ट-ऑफ-स्पीच टैगिंग और नामित इकाई पहचान शामिल हैं।
7. मूल्यांकन मेट्रिक्स: पेरप्लेक्सिटी, BLEU स्कोर और अन्य जैसे मेट्रिक्स का उपयोग भाषा मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करने के लिए किया जाता है।
8. नैतिकता और सुरक्षा तंत्र: प्रौद्योगिकियां और दिशानिर्देश यह सुनिश्चित करने के लिए कि मॉडलों का उपयोग जिम्मेदारी और नैतिक रूप से किया जाए, जिसमें हानिकारक आउटपुट को रोकने के तंत्र भी शामिल हैं।

निष्कर्ष

आप पहले से ही देख सकते हैं कि LLM दुनिया भर में कैसे धूम मचा रहे हैं, और कल, वे और भी अधिक महत्वपूर्ण हो जाएंगे क्योंकि अग्रणी कंपनियां अपने प्रयासों को बढ़ावा देने के लिए उन्हें अपना रही हैं। ग्राहक सेवा को बेहतर बनाने वाले Amazon के चैटबॉट से लेकर कोका-कोला की रचनात्मक सामग्री और IBM Watson के साथ JP Morgan Chase के वित्तीय अनुकूलन तक, ये तकनीकें नवाचार और दक्षता को बढ़ावा दे रही हैं। Netflix की व्यक्तिगत अनुशंसाएँ और Salesforce की स्वचालित रिपोर्ट अनुकूलित अनुभवों और विश्लेषण पर AI के प्रभाव को प्रदर्शित करती हैं। जैसे-जैसे अधिक कंपनियाँ इन उपकरणों को अपना रही हैं, वे न केवल अपने संचालन को परिष्कृत कर रही हैं, बल्कि AI सफलता के लिए नए मानक भी स्थापित कर रही हैं। मुख्य बातें निरंतर सीखने, मानव-AI सहयोग और नैतिक प्रथाओं की आवश्यकता पर प्रकाश डालती हैं, जो भविष्य की सफलताओं के लिए मंच तैयार करती हैं।

ओल्गा रोतानेंको द्वारा

मिंडी सपोर्ट में वाणिज्यिक निदेशक