Sức Mạnh Đằng Sau Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn
Trong thời đại hiện nay, AI đang trở thành yếu tố thay đổi lớn nhất, vượt xa cả Blockchain. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có khả năng giữ cho trợ lý giọng nói và cá nhân hóa đáp ứng được những lời hứa mà họ từng đưa ra. Khả năng của LLMs để cải thiện ngay lập tức chất lượng của các ô tìm kiếm, cũng có thể giúp trợ lý giọng nói trở nên thực sự hữu ích bằng cách hiểu rõ hơn ý định của người dùng và cung cấp câu trả lời tự nhiên hơn.
personalized shopping
Không Phải Một Sự Trở Lại
Dự đoán gây tranh cãi '50% các tìm kiếm sẽ đến từ giọng nói vào năm 2020' đã bị phóng đại quá mức và lặp đi lặp lại quá nhiều lần vì làm cho một câu chuyện kinh hoàng. Thực tế là các thiết bị trợ lý giọng nói không phát triển quá mạnh. Họ chỉ là loa hơn là trợ lý. Điều này tạo ra cơ hội cho Amazon với sản phẩm Alexa, nhưng họ vẫn đang thua lỗ mỗi năm một số tiền lớn.
personalized shopping
Mạng Lưới Của Cá Nhân Hóa Trên Web
Cá nhân hóa trên web giống như Blockchain của những năm đầu thập kỷ 2010: một sự thất vọng. Chúng ta tin rằng tương lai của web sẽ là các trang web và kết quả tìm kiếm được tùy chỉnh. Nhưng chúng ta đã nhận được các bong bóng lọc và vụ Cambridge Analytica. Dữ liệu cá nhân khó thu thập và mở rộng. Người dùng thích các sản phẩm miễn phí, nhưng họ không thích cảm giác bị theo dõi.
Google bắt đầu cá nhân hóa tìm kiếm từ năm 2004 và hiện nay, cá nhân hóa kết quả tìm kiếm chỉ diễn ra ở một số truy vấn nhất định như 'xem gì,' sự kiện, tìm kiếm trước đó và Discover. Tuy nhiên, mức độ tổng thể của cá nhân hóa là không đáng kể. Các nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng Google chỉ cá nhân hóa 2/10 kết quả khi tìm kiếm về người và 4/10 kết quả khi tìm kiếm về các đảng chính trị.
Với sức mạnh của LLMs và học máy kết hợp với đồ thị Shopping có hơn 35 tỷ điểm dữ liệu, Google có thể tùy chỉnh kết quả tìm kiếm mua sắm hơn bao giờ hết. Các số liệu thống kê thú vị từ Google Graph có thể cung cấp trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa và mang lại lợi ích cho cả người dùng và các doanh nghiệp.
