9 интересных кейсов мировых брендов, использующих LLM и генеративный искусственный интеллект

By Olga Rotanenko, Commercial Director at Mindy Support

Компании используют передовые технологии искусственного интеллекта, чтобы опередить своих конкурентов. Они улучшают обслуживание клиентов, совершают революцию в производстве контента и упрощают сложный анализ данных.

В этой статье рассматриваются реальные примеры генеративного ИИ и тематические исследования того, как ведущие компании используют LLM и генеративный ИИ в своей работе, чтобы придумывать новые идеи, повышать производительность и расти.

Реальные примеры LLM и генеративного искусственного интеллекта в действии:

Путь Amazon к улучшению обслуживания клиентов

Amazon, известный всем, включая детей, гигант в мире электронной коммерции, занимается не только покупками. Он также является лидером в использовании передовых технологий, таких как большие языковые модели (LLM). Используя технологию LLM, чат-боты Amazon могут понимать и обрабатывать естественный язык, предоставляя клиентам быстрые и релевантные ответы на их вопросы и проблемы. Эта интеграция привела к повышению удовлетворенности клиентов, поскольку проблемы решаются быстрее и точнее.

\Amazon признает важность участия людей в решении сложных или тонких проблем, которые ИИ может не до конца понимать. Этот гибридный подход сочетает в себе сильные стороны искусственного интеллекта и человеческого интеллекта, обеспечивая сбалансированную и эффективную работу по обслуживанию клиентов.

Используемая технология: Amazon Lex.

Инновационный маркетинг Coca-Cola

Давайте перейдем к одному из самых знаковых брендов, Coca-Cola, который всегда уделял приоритетное внимание своим маркетинговым усилиям. Интегрируя передовые языковые модели, такие как GPT-4, компания смогла создать разнообразный спектр высококачественного контента: от интересных публикаций в социальных сетях до привлекательных маркетинговых текстов и информационных статей. Способность GPT-4 генерировать текст, похожий на человеческий, позволяет Coca-Cola поддерживать единый и аутентичный голос бренда на нескольких платформах.

\Помимо создания контента, Coca-Cola использовала GPT-4 для получения ценной информации о предпочтениях потребителей и тенденциях рынка. Анализируя огромные объемы данных и создавая подробные отчеты, GPT-4 помогает компании понять возникающие закономерности и изменения в поведении потребителей.

Используемая технология: GPT-4 от OpenAI.

Революция в анализе данных JPMorgan Chase

JP Morgan Chase эффективно использовал IBM Watson для повышения точности и эффективности своих финансовых операций, что привело к значительному повышению производительности и удовлетворенности клиентов.

Например, технология обработки естественного языка (NLP) Watson позволяет банку быстро и с высокой точностью анализировать огромные объемы неструктурированных данных, таких как юридические документы и финансовые отчеты. Такая автоматизация не только сокращает время, необходимое для обработки сложной информации, но также сводит к минимуму риск человеческой ошибки, обеспечивая более точные и надежные результаты.

Кроме того, JP Morgan Chase использовала IBM Watson для укрепления своих систем управления рисками и обнаружения мошенничества. Алгоритмы машинного обучения Watson постоянно анализируют данные транзакций и выявляют необычные закономерности, которые могут указывать на мошенническую деятельность.

Используемая технология: IBM Watson.

Персонализированные рекомендации Netflix

Есть здесь любители Нетфликса? Представьте себе, что вы отдыхаете на диване с закусками и наслаждаетесь любимым сериалом и фильмом. Netflix серьезно относится к вашим предпочтениям и использует передовые технологии для улучшения своей системы рекомендаций. Анализируя обширные пользовательские данные, такие как история просмотров и модели взаимодействия, Netflix получает глубокое понимание индивидуальных вкусов. Это позволяет им предлагать контент, который точно соответствует вашим уникальным интересам, улучшая ваш общий опыт и удовлетворенность. Такой персонализированный подход не только поддерживает интерес зрителей, но и помогает находить новый контент, который они, возможно, не нашли самостоятельно.

Используемая технология: собственные алгоритмы рекомендаций, усовершенствованные такими программами LLM, как BERT.

Система музыкальных рекомендаций Spotify

Признайтесь, вы являетесь пользователем Spotify или Apple Music. Открою вам секрет: я девушка из Spotify. Как и Netflix, Spotify использует большие языковые модели (LLM) для улучшения своих функций рекомендации и поиска музыки. Анализируя привычки пользователей, плейлисты и взаимодействие с платформой, эти модели позволяют Spotify понимать индивидуальные музыкальные предпочтения и прогнозировать, какие песни или исполнители понравятся пользователям. Такой персонализированный подход не только знакомит пользователей с новой музыкой, которая им может понравиться, но и поддерживает их взаимодействие с платформой. Это как иметь личного диджея, который точно знает, что вы хотите услышать, еще до того, как вы это сделаете.

Используемая технология: собственные модели искусственного интеллекта и системы на основе BERT.

Персонализация контента New York Times

The New York Times, ведущее мировое СМИ, использует генеративный искусственный интеллект для оптимизации рекламных стратегий. Эта технология позволяет рекламодателям максимизировать свое воздействие, предлагая лучшие места размещения для рекламных кампаний на основе содержания рекламы. Это также помогает выявить и нацелиться на нишевую аудиторию, которую раньше было трудно охватить, обеспечивая более точный и эффективный маркетинговый подход. Усовершенствуя сегментацию аудитории и размещение рекламы, этот инструмент искусственного интеллекта не только повышает эффективность кампании, но и увеличивает окупаемость инвестиций для рекламодателей. Это нововведение демонстрирует

Используемая технология: GPT-3 OpenAI.

Рекламные кампании Суперкубка

«Если не имеет значения, кто ВЫИГРАЕТ или проиграет, то почему они ведут СЧЕТ?» Эта знаменитая цитата Винса Ломбарди, одного из величайших тренеров Америки, прекрасно отражает дух соревнования, благодаря которому Суперкубок остается вершиной спортивных развлечений. Суперкубок, который смотрят миллионы зрителей, представляет собой настоящий кладезь данных. Генеративный искусственный интеллект может анализировать этот огромный объем данных о зрителях, чтобы создавать узконаправленную рекламу, которая находит отклик у различных сегментов аудитории в зависимости от их предпочтений и поведения. Эта технология не только повышает актуальность и влияние рекламы, но также помогает брендам более тесно взаимодействовать со своей аудиторией. По мере развития Суперкубка развиваются и инструменты и стратегии, которые делают его мощным маркетинговым центром.

Используемая технология: различные программы LLM для создания и анализа контента.

IBM Watson в здравоохранении

В секторе здравоохранения IBM Watson использует большие языковые модели (LLM), чтобы произвести революцию в поддержке принятия клинических решений. Анализируя огромное количество медицинской литературы и данных пациентов, Уотсон предоставляет научно обоснованные рекомендации по диагностике и лечению. Эта передовая технология искусственного интеллекта помогает медицинским работникам принимать более обоснованные решения, улучшать результаты лечения пациентов и оптимизировать диагностический процесс. Кроме того, Watson может выявлять новые тенденции и закономерности в здравоохранении, способствуя раннему выявлению и профилактике заболеваний.

Используемая технология: IBM Watson Health.

Использование передовых технологий для достижения успеха с LLM

В моделях большого языка (LLM) используется ряд технологий и методов. Вот краткое описание некоторых ключевых технологий:

1. Глубокое обучение: основная технология LLM. Эти модели используют нейронные сети со многими слоями для обработки и генерации текста.
2. Трансформаторы: тип архитектуры нейронной сети, представленный Васвани и др. в статье «Внимание — это все, что вам нужно». Трансформаторы имеют решающее значение для обработки долгосрочных зависимостей в тексте и являются основой для многих LLM.
3. Механизм внимания: компонент преобразователей, который помогает модели сосредоточиться на различных частях входного текста при создании или понимании языка.
4. Предварительное обучение и тонкая настройка:
   • Предварительное обучение: LLM изначально обучаются на больших массивах текстовых данных для изучения общих языковых моделей.
   • Точная настройка: после предварительного обучения модели дополнительно обучаются на конкретных наборах данных, чтобы специализироваться на определенных задачах или областях.
5. Токенизация: процесс разбиения текста на более мелкие единицы (токены), которые может обрабатывать модель. Часто используются такие методы, как кодирование пар байтов (BPE) или WordPiece.
6. Методы обработки естественного языка (NLP): различные методы и алгоритмы, используемые для обработки и понимания человеческого языка, включая синтаксический анализ, маркировку частей речи и распознавание именованных объектов.
7. Метрики оценки: такие метрики, как недоумение, оценка BLEU и другие, используются для оценки производительности языковых моделей.
8. Механизмы этики и безопасности: технологии и рекомендации, обеспечивающие ответственное и этичное использование моделей, включая механизмы предотвращения вредных результатов.

Заключение

Вы уже можете видеть, как программы LLM набирают популярность во всем мире, а завтра они станут еще более важными, поскольку ведущие компании примут их для активизации своих усилий. От чат-ботов Amazon, улучшающих обслуживание клиентов, до креативного контента Coca-Cola и финансовой оптимизации JP Morgan Chase с помощью IBM Watson — эти технологии способствуют инновациям и эффективности. Персонализированные рекомендации Netflix и автоматизированные отчеты Salesforce демонстрируют влияние искусственного интеллекта на индивидуальный опыт и аналитику. По мере того, как все больше компаний используют эти инструменты, они не только совершенствуют свою деятельность, но и устанавливают новые стандарты успеха ИИ. Ключевые выводы подчеркивают необходимость непрерывного обучения, сотрудничества человека и искусственного интеллекта и соблюдения этических норм, создавая основу для будущих прорывов.

Ольга Ротаненко

Коммерческий директор Mindy Support