«Мы видим, что AI улучшает клиентский опыт в повседневной жизни. Когда пользователи ищут что-то, искусственный интеллект упрощает эту задачу. Поэтому компании стараются использовать AI в своих продуктах чаще».
«Никто не будет применять модели просто так. Ты применяешь какой-то инструмент, чтобы получить профит от этих действий — чтобы упростить, ускорить или саппортить процесс».
iTunes | YouTube | Castbox | Яндекс.Музыка | YouTube Music | mave
Гость: Сергей Беляев
Product Manager, Avito (Goods Spare Parts)
Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast.
Подкаст выходит при поддержке конференции ProductSense https://productsense.io, следующая пройдет 5-6 сентября в Москве.
О чем выпуск:
02:04 — Как LLM влияют на клиентский опыт
02:53 — Большие языковые модели в контексте продуктовой компании
04:20 — Когда искусственный интеллект нужен
07:27 — Алгоритм решения задач и базовые модели
11:15 — Продуктовые требования и отношение к ошибкам
14:04 — Зачем продакту собирать данные
15:06 — Критерии успеха и метрики LLM
19:06 — Кейс в e-com
23:23 — Опыт покупателей и продавцов в Авито
30:43 — Как тестировать LLM
32:30 — Как паттерн поведения оказывает влияние на выбор продукта
37:50 — Генеративные модели — это панацея?
Другие выпуски про LLM и нейросети:
▶ 260-й выпуск подкаста make sense: О нейросетях для работы с контентом, механиках автоматической модерации в соцсетях и бизнес-нуждах
▶ 265-й выпуск подкаста make sense: Об универсальных и нишевых моделях машинного обучения, своих моделях и продуктах на основе ChatGPT
▶ 267-й выпуск подкаста make sense: Об алгоритме использования AI и ChatGPT в процессе синтеза результатов исследований и генерации идей
▶ 305-й выпуск подкаста make sense: О практике внедрения больших языковых моделей, вызовах и тестировании гипотез
▶ 306-й выпуск подкаста make sense: О специфике b2b продуктов, вкладе онбординга и болях маркетплейсов
