Sumber Asli: Dimensi Kuantum
Sumber gambar: Dihasilkan oleh Unbounded AI
Double 11 tahun ini, selain pembeli, penjual, dan platform, ada juga tipe peserta keempat:
** Asisten AI. **
Di platform Taobao dan Tmall, pedagang telah menelepon AI lebih dari 1,5 miliar kali selama periode persiapan dan periode penjualan Double 11.
Dalam hal pembeli, jumlah kumulatif waktu pengalaman asisten AI Taobao Wenwen juga telah melebihi 10 juta, di mana jumlah rata-rata pertanyaan yang diajukan oleh orang yang sangat aktif per hari melebihi 8.
Bagian data yang paling dilebih-lebihkan adalah ** “Jumlah maksimum pertanyaan yang diajukan oleh satu pengguna melebihi 4000” **, ini sepenuhnya langsung untuk menemukan barang, apa yang harus dibeli semua mendengarkan AI?
Berbagai aplikasi AI Taobao Tmall kali ini penuh dengan bunga.
Jika Anda tidak tahu harus membeli apa, Anda dapat bertanya kepada AI, Anda dapat bertanya kepada AI mana yang harus dipilih, bagaimana cara melakukan pemesanan setelah Anda memilih, dan Anda juga dapat bertanya kepada AI kegiatan mana yang terjangkau.
Ini belum berakhir, penjual dapat menemukan AI ketika mereka dengan cepat membuka toko baru, AI dapat ditemukan untuk produk skala besar di rak, dan AI masih dapat ditemukan untuk iklan.
…
Ledakan model besar telah ada selama hampir satu tahun, terus-menerus mengubah cara orang bekerja dan bermain online.
Penetrasi belanja e-commerce dapat dikatakan sebagai menghubungkan ke kehidupan offline seperti pakaian, makanan, perumahan dan transportasi dengan ruang yang lebih luas.
Pengalaman Belanja Baru AI
Asisten AI Taobao Ask, telah dibuka untuk semua pengguna Taobao,Langsung masukkan “Taobao Ask” di kotak pencarian untuk langsung pergi.
Pada pandangan pertama, ini terlihat mirip dengan produk chatbot lainnya, dengan badan utama menjadi kotak dialog.
Bahkan, saya menemukan bahwa itu tidak hanya memahami produk, tetapi juga memahami Anda.
Jika ada kupon untuk menebus pengurangan penuh, Anda dapat meminta AI untuk merekomendasikan makanan ringan untuk membuat pesanan.
Tidak perlu mengajukan pertanyaan tambahan, dan juga dapat merekomendasikan produk yang sesuai dengan preferensi Anda dari data seperti pesanan sebelumnya, keranjang belanja, dan banyak lagi.
Untuk setiap produk yang direkomendasikan, AI akan merangkum karakteristik produk itu sendiri, orang atau kesempatan yang cocok, dan alasan rekomendasi.
Selanjutnya, klik pada kartu produk, dan Anda dapat langsung memilih spesifikasi dan rasa untuk ditambahkan ke keranjang belanja.
Selain pertanyaan langsung, ada beberapa templat fungsi bagus bawaan di Taobao Ask.
“Gunakan saya untuk memilih barang” mengkhususkan diri dalam perawatan kesulitan pemilihan, dan perbandingan kelebihan dan kekurangan memilih dua produk jelas.
“Perencana Pernikahan”, “Perencana Perjalanan”, dan “Panduan Belanja Senior” semuanya dioptimalkan untuk adegan yang sesuai, dan keseluruhan rencana + rekomendasi produk untuk setiap tautan disajikan sekaligus.
“Little Life Expert” dan “Food Expert” dapat membeli semua bahan yang mereka butuhkan dengan satu klik berdasarkan penyelesaian masalah sehari-hari.
Akhirnya, “Soul Writer” adalah untuk pengguna yang suka berbagi pengalaman berbelanja mereka.
Berikut adalah pengantar tentang cara membandingkan produk dengan “Gunakan Pilihan Saya”: Pilih dua item yang tidak dapat Anda pilih langsung dari riwayat penjelajahan atau keranjang belanja Anda.
Bahkan jika ada berbagai jenis deterjen cucian dan pod cucian, AI dapat membantu Anda menganalisis persamaan dan perbedaan.
Tentu saja, jika Anda ingin membandingkan pakaian, bagaimana mencocokkannya dengan baik, Taobao tidak dapat membantu Anda untuk saat ini.
Saat ini, Anda harus meminta fungsi lain ** “Pemasangan Taobao” **, atau Anda dapat menemukannya dengan mencari langsung.
Lihatlah mana yang dapat diubah dengan satu klik, dan Anda dapat mencocokkan bagian atas dan bawah atau memilih setelan sendiri, yang bisa disebut kehangatan keajaiban aksi langsung.
Dalam hal mencocokkan gaya rambut, bentuk wajah, bentuk tubuh, bentuk kaki, dan jenis lainnya, Anda juga dapat mengunggah foto seluruh tubuh Anda sendiri, mengatur tinggi dan berat badan Anda sendiri alih-alih model AI, dan Anda dapat mencoba puluhan juta di antaranya secara online tanpa keluar dan mengeluarkan uang.
Anda dapat mengklik tombol bandingkan untuk berulang kali membandingkan dengan keadaan saat Anda mengambil foto, yang juga merupakan cara bermain yang sangat praktis.
Selain hal di atas, Taobao Tmall juga telah menyiapkan**“My Cute Pet”, yang menggunakan teknologi AIGC untuk membuat klon digital untuk hewan peliharaan Anda;“Extremely Home”**, mengunggah foto kamar, rencana dekorasi desain online, dan gameplay lainnya.
Semuanya ada di bilah pencarian, dan ruangnya terbatas, jadi diserahkan kepada pembaca yang tertarik untuk mengalaminya sendiri.
Pedagang juga memiliki ** “Alat Manajemen Cerdas Pedagang Taobao” khusus **, mulai dari mengunggah foto produk pertama, nama toko, menghasilkan Logo, secara otomatis mengidentifikasi atribut produk hanya dengan satu gambar, meletakkannya di rak, dan pergi ke dekorasi toko, semuanya sekaligus, menghemat banyak operasi manual.
, Durasi 01:30
Selain itu, ada juga fungsi memperluas ukuran bahan komoditas secara sewenang-wenang, yang dapat beradaptasi dengan berbagai kesempatan tampilan, sangat mengurangi biaya pemrosesan bahan, dan menghindari pengerjaan ulang manual.
Pada akhirnya, dilihat dari data ulasan, Double 11 tahun ini adalah yang paling banyak berpartisipasi dari merek baru, pedagang baru, dan usaha kecil dan menengah.
Biasanya, ini akan membawa banyak masalah jika Anda tidak terbiasa dengan fungsi platform dan tidak mahir dalam pengoperasian, tetapi tahun ini, dengan penambahan teknologi baru, ambang batas untuk mengoperasikan toko telah sepenuhnya diturunkan.
Dalam waktu kurang dari setengah bulan, lini alat manajemen cerdas pedagang Taobao telah menyediakan 10w + produk rambut AI untuk pedagang pakaian wanita, dan waktu rambut berkurang 25% dibandingkan dengan produk rambut tradisional.
Copilot, operasi e-commerce terpusat berdasarkan teknologi model bahasa besar, juga telah menyediakan puluhan ribu pedagang dengan berbagai kemampuan bantuan bisnis seperti kuis pengetahuan bisnis, panggilan alat bisnis, dan pembuatan copywriting setelah pengujian internal, dan telah meningkatkan efisiensi operasi bisnis lebih dari 50w kali.
Aplikasi teknologi AI skala besar pertama di bidang e-commerce
Menghitung, ChatGPT mendekati ulang tahun pertama rilisnya, dan kebangkitan diagram AIGC Wensheng bahkan lebih awal.
Setiap terobosan teknologi selama periode ini telah memicu gelombang kewirausahaan atau transformasi bisnis yang ada. Baru pada Double 11 tahun ini AI akhirnya diterapkan dalam skala besar di bidang e-commerce, yang sangat penting:
Tidak hanya untuk proses internal, tetapi juga untuk pengguna akhir. Dan ini adalah waktu untuk menghadapi pembeli dan penjual, dan kebutuhan pengguna akhir sama sekali berbeda.
Ini melibatkan integrasi dan inovasi dari dua rute teknis utama model besar dan diagram AIGC Wensheng, yang dapat mengamati bagaimana AI melintasi kesenjangan dari teknologi ke aplikasi, dan juga dapat membawa inspirasi ke lebih banyak industri.
**Mari kita bicara tentang diagram AIGC Wensheng yang muncul sebelumnya. Pada Agustus 2022, Difusi Stabil adalah open source dan membutuhkan lebih sedikit daya komputasi, membuka awal komersialisasi AIGC. **
Tetapi kelemahan Difusi Stabil juga dengan cepat terungkap dalam praktik:
Yang pertama adalah masalah tak terkendali dari gambar yang dihasilkan, terutama di bidang e-commerce tempat Taobao dan Tmall berada, yang memiliki persyaratan yang sangat tinggi untuk keakuratan penyajian bagian utama produk.
Yang kedua adalah bahwa penggunaan kata-kata cepat yang kompleks tidak mudah dikuasai, dan banyak parameter yang perlu disesuaikan meningkatkan biaya pembelajaran.
Perubahan haluan tidak lama datang. Pada bulan Januari, ControlNet lahir, dengan cerdik menambahkan kondisi tambahan untuk memandu generasi, sampai batas tertentu, untuk memecahkan masalah pengendalian, dipuji sebagai “game-changer”. **
Pada saat ini, master sudah dapat menggunakan kombinasi Difusi Stabil + ControlNet untuk menentukan detail gambar yang dihasilkan, seperti postur karakter, tata letak keseluruhan, dll., Yang setara dengan meningkatkan batas atas diagram AIGC Wensheng.
Namun, bagi banyak pengguna biasa yang ingin dilayani Taobao dan Tmall, biaya untuk memahami dan menggunakan metode bimbingan ini masih sangat tinggi.
**Pada bulan Agustus '23, teknologi baru, IP-Adapter, muncul, sekali lagi menurunkan ambang batas untuk pembuatan gambar sesuai permintaan yang stabil. **
IP-Adapter membuka cara baru “menggunakan gambar sebagai petunjuk” dan juga dapat digunakan sebagai kondisi bootstrap di ControlNet.
Dengan cara ini, penjual e-commerce dapat memanfaatkan foto produk yang sudah jadi dengan baik dalam proses diagram Wensheng, dan tidak perlu lagi belajar untuk menguasai keterampilan yang cepat atau pengetahuan menggambar profesional lainnya, yang setara dengan semakin mengurangi batas bawah AIGC.
Masalah praktis dasar diselesaikan, dan kebutuhan yang lebih dalam disorot.
Difusi Stabil adalah model yang telah dilatih sebelumnya, dan pemahamannya tentang dunia terutama berasal dari data dalam fase pelatihan.
Bidang e-commerce berubah dengan cepat, dan sejumlah besar produk baru dirilis setiap hari, yang membutuhkan AI untuk terus diperbarui dan terus belajar.
**Di sinilah LoRA, teknologi fine-tuning cepat dari model bahasa besar, berguna, meminjam dari bidang AIGC Wensheng Graph sebagai metode “injeksi pengetahuan / konsep”. **
Secara khusus, LoRA membekukan sebagian besar bobot model saat menyempurnakan, hanya memperbarui sebagian kecil. Pada saat yang sama, bobot yang diperbarui juga dapat dipisahkan secara terpisah, dan setiap bobot hanya berukuran puluhan hingga ratusan MB.
Dalam praktik Taobao dan Tmall, LoRA setara dengan membangun kembaran digital untuk barang dan model, mempercepat aset digital untuk pedagang, dan selanjutnya menghasilkan produk atau gambar model yang lebih beragam.
Setelah menambahkan LoRA ke dalam proses, ada masalah kemampuan kontrol generasi yang buruk. Bagaimana menyeimbangkan gambar dan keindahan model yang dihasilkan oleh LoRA, dan bagaimana mengembalikan detail produk yang dihasilkan berdasarkan LoRA secara akurat adalah semua tantangan aplikasi yang perlu diselesaikan lebih lanjut.
Selain itu, Taobao dan Tmall juga mengeksplorasi teknologi injeksi pengetahuan baru yang dapat menggunakan konsep produk untuk pembuatan gambar tanpa pelatihan, dan dapat langsung memberikan gambar produk dalam tahap inferensi, sangat mengurangi biaya penerapan teknologi injeksi pengetahuan dan meningkatkan waktu nyata.
Agar AIGC dapat diterapkan dalam skala besar, ada begitu banyak peningkatan dan transformasi di sekitar model pembuatan gambar Difusi Stabil itu sendiri.
Namun, dalam alur kerja yang sebenarnya, masih banyak pekerjaan yang harus dilakukan untuk mengurangi kompleksitas operasi pemetaan. **
Misalnya, sebagai tanggapan terhadap permintaan di bidang e-commerce untuk penyajian subjek barang yang akurat, model segmentasi SAM ditambahkan, yang pertama-tama memisahkan subjek produk, dan kemudian beradaptasi dan terintegrasi dengan latar belakang lingkungan yang dihasilkan AI.
Dengan cara ini, ini memastikan presentasi yang akurat dari bodi utama produk, menghindari “versi yang salah”, dan membuat bodi utama produk terintegrasi secara mulus dengan latar belakang, sehingga cahaya dan bayangan terlihat sempurna dan memiliki kesan tempat.
Selanjutnya, perlu untuk menggabungkan restorasi detail lokal, resolusi super, menambahkan filter dan tautan lainnya untuk meningkatkan kualitas gambar dan mencapai tingkat tingkat komersial.
** Penerapan AIGC seperti ini, dan perjalanan model besar ke aplikasi skala besar di bidang e-commerce juga sulit. **
Secara khusus, apa yang harus dilakukan Taobao Tmall bukanlah model profesional murni, tetapi model umum dengan kemampuan domain profesional yang kuat untuk menganalisis masalah bahasa alami ekor panjang pengguna Taobao dan memahami niat pengguna yang lebih akurat.
Untuk mencapai hal ini, berdasarkan model umum, pertama-tama perlu meningkatkan pengetahuan profesional e-commerce dan melatihnya dalam data industri e-commerce yang terakumulasi selama bertahun-tahun.
Tetapi pada titik ini, model umum masih menulis teks berdasarkan input, misalnya, ketika pengguna mengajukan pertanyaan, model cenderung menambahkan beberapa pertanyaan serupa dalam format, daripada menjawab pertanyaan.
Pendekatan industri untuk memecahkan masalah ini adalah bahwa AI sejalan dengan preferensi manusia. SFT (Instruction Tuning) memungkinkan model besar untuk mempelajari cara menyelesaikan instruksi pengguna, dan RLHF (Human Feedback Reinforcement Learning) memungkinkan model besar untuk mempelajari respons apa yang memenuhi preferensi manusia. Dalam praktik Taobao dan Tmall, setelah produk diluncurkan, produk dapat terus mengulangi preferensi umpan balik pengguna.
** Hal berikutnya yang harus dipecahkan adalah “masalah halusinasi” dalam jawaban model besar. Dalam hal ini, tim teknis Taobao Tmall telah menyelesaikannya baik dari dalam maupun luar model. **
Dalam model, yaitu, sejumlah besar data industri e-commerce diperkenalkan pada tahap pelatihan model.
Selain model, melalui teknologi RAG (Retrieval Enhanced Generation), basis pengetahuan yang berbeda dipanggil untuk masalah yang berbeda untuk mendapatkan informasi produk yang diperbarui secara real-time.
Selanjutnya, untuk masalah yang memerlukan pemanggilan alat eksternal secara real-time, tim teknis Taobao Tmall menggunakan teknologi pembelajaran alat untuk mengoptimalkan kemampuan model besar untuk memahami, memilih, dan memanggil alat, dan menyediakan jalur pemanggilan alat yang dapat ditafsirkan untuk membuat jawaban lebih akurat dan bentuk jawaban lebih kaya.
Misalnya, kueri biasa dari pengguna di Taobao Ask tidak hanya memanggil kemampuan pembuatan model besar, tetapi juga memanggil kemampuan rekomendasi produk Taobao dan kemampuan rekomendasi video dari komunitas konten. Skenario yang lebih kompleks, seperti perencanaan perjalanan, juga akan melibatkan kemampuan pemesanan anggur dalam penerbangan mitra Fliggy.
Akhirnya, serangkaian produk model skala besar yang diwakili oleh Taobao Wenwen memiliki kemampuan untuk mengenali, merencanakan tugas, menghafal dan menggunakan alat eksternal berdasarkan model skala besar, dan berkembang ke arah Agen, yang merupakan tahap selanjutnya dari industri model skala besar.
Ujian ganda 11, berapa skor AI?
Di masa lalu, setiap tahun di Double 11 adalah ujian besar bagi teknologi dan teknik. Tahun ini, penambahan AI telah menambahkan lapisan rasa pada tes pertempuran pertama.
Sekarang, apakah gelombang pencapaian AI Taobao Tmall Group ini juga mewakili beberapa tren baru yang jelas?
Pertama-tama, inovasi teknologi AI memperluas batas-batas e-commerce dan meningkatkan kemungkinan. **
Belanja dimulai dengan kebutuhan untuk tahu persis apa yang harus dibeli dan pergi mencari. Sudah menjadi mungkin untuk bertanya kepada AI selama ada kebutuhan.
Bahkan jika Anda tidak tahu apa yang harus dibeli atau tidak berpikir Anda dapat menyelesaikan kebutuhan Anda dengan membeli produk, AI dapat merekomendasikannya untuk Anda.
Kedua, inovasi teknologi AI telah meningkatkan cara pedagang bekerja dan produktif. **
Mirip dengan situasi pembeli, tetapi berbeda, penjual direkomendasikan oleh AI untuk fungsi back-end dan alat bisnis.
Di masa lalu, pedagang menggunakan meja kerja Qianniu di latar belakang pedagang Taobao Tmall, yang memiliki biaya belajar tinggi dan fungsi yang terlalu kaya, dan banyak yang tidak tahu di mana mereka berada, atau bahkan mengetahui keberadaan fungsi tertentu.
Dengan restu AI, juga menjadi mungkin untuk menemukan AI jika ada kebutuhan dalam proses operasi toko, sehingga AI dapat menemukan fungsi yang sesuai, atau menjawab pertanyaan pedagang melalui teknologi RAG.
**Akhirnya, meskipun Singles’ Day telah berlalu, banyak interaksi dengan AI telah meninggalkan pengalaman dan data yang berharga. **
Taobao Tmall Group telah memiliki data industri e-commerce dan pengalaman industri yang lengkap, dan dengan kemampuannya untuk membuat produk AI skala besar, sejumlah besar data umpan balik pengguna dihasilkan selama Double 11, dan dapat diinvestasikan kembali dalam peningkatan algoritma, dan akhirnya membentuk efek bola salju.
OpenAI Developer Day menandai meningkatnya volume industri AI, dan pendiri YC Paul Graham menyarankan bahwa jika Anda ingin tetap berada di luar persaingan, Anda perlu:
- Tidak hanya bergantung pada AI, tetapi juga pada pengetahuan domain yang mendalam di bidang tertentu
- Membangun hubungan yang sangat dekat dengan pengguna akhir
Dan dua poin ini kebetulan adalah keahlian Taobao Tmall Group.
Ada pepatah di industri AIGC, “AI adalah sehari, setahun di dunia”, dan kami menantikan pengalaman berbelanja baru apa yang dapat diberikan AI kepada kami tahun depan di 618 dan Double 11.
