💡

Podsumowanie

Google rozwija modele AI, które mogą przewidywać intencje użytkownika bez potrzeby jawnych zapytań. Dzieląc rozpoznawanie intencji na mniejsze zadania, Google wykorzystuje małe modele multimodalne, aby osiągnąć znaczną dokładność przy niższych kosztach i większej szybkości niż tradycyjne duże modele. To podejście rozwiązuje problemy z prywatnością, przetwarzając dane na urządzeniach zamiast w chmurze.
📖

Full Article (AI)

1) 🚀 Тренди та вплив Останні дослідження Google показують, що майбутнє пошуку полягає в розумінні намірів користувача ще до введення запиту. Замість великих AI-моделей, які працюють у хмарі, компанія зосереджується на малих моделях, що можуть працювати безпосередньо на пристрої. Такий підхід дозволяє зберігати дані локально, що прискорює процес, знижує вартість і мінімізує ризики для конфіденційності. Як пояснюється в статті "Small Models, Big Results", розуміння намірів користувача розбивається на менші кроки, що робить малі моделі достатньо потужними для досягнення результатів, порівнянних із великими системами. 2) 🛠 Практичні кроки Google пропонує розділити задачу на два простих етапи. Спочатку кожна взаємодія з екраном окремо узагальнюється, записуючи, що було на екрані, що зробив користувач і чому. Далі інша мала модель аналізує лише фактичні частини цих резюме, ігноруючи припущення, щоб видати коротку заяву, яка пояснює загальну мету користувача. Такий підхід дозволяє уникнути типових помилок малих моделей, які стикаються зі складними, неоднозначними історіями. 3) 💡 Конкурентні переваги Метод Bi-Fact, що використовується для оцінки успіху, показує, що підхід з покроковим аналізом перевершує інші методи з малими моделями. Наприклад, модель Gemini 1.5 Flash може досягнути такої ж продуктивності, як і Gemini 1.5 Pro, але на мобільних даних. Це не тільки зменшує кількість помилкових припущень, але й забезпечує швидшу та дешевшу роботу системи в порівнянні з великими моделями у хмарі. Цей підхід також більш стійкий до "шумного" навчального набору даних, що є частою проблемою при аналізі реальної поведінки користувачів. Таким чином, Google наближається до майбутнього, де агент може пропонувати дії або відповіді ще до того, як користувач здійснить пошук.
🎯

Wpływ na biznes

Dla europejskich MŚP ta technologia może na nowo zdefiniować, jak firmy angażują się w interakcje z klientami online. Dzięki wcześniejszemu zrozumieniu intencji, firmy mogą skuteczniej dostosowywać interakcje i treści, poprawiając doświadczenia użytkowników i potencjalnie zwiększając wskaźnik konwersji.
✨

Interesujące fakty

  • Modele Google działają szybciej niż tradycyjne systemy chmurowe.
  • Metoda stopniowej dekompozycji zmniejsza wpływ szumu danych.
  • Gemini 1.5 Flash dorównuje wydajnością większym modelom przy mniejszym zużyciu zasobów.
🚀

Możliwości biznesowe

Przejście na przetwarzanie na urządzeniach może prowadzić do nowych możliwości w zakresie rozwoju aplikacji i optymalizacji interfejsu użytkownika, ponieważ przewidywanie intencji staje się bardziej zintegrowane. MŚP mogą wykorzystać te postępy do tworzenia bardziej intuicyjnych i responsywnych doświadczeń użytkowników.
🎯

Rekomendacje LAZYSOFT

LAZYSOFT powinien rozważyć partnerstwa z dostawcami AI w celu integracji technologii przewidywania intencji w naszych rozwiązaniach dla klientów. Skup się na opracowywaniu narzędzi wykorzystujących te modele do poprawy zaangażowania klientów i usprawnienia efektywności operacyjnej.