لاما (LLaMA) یا مدل زبان بزرگ متا (Large Language Model Meta AI)، یک مدل پیشرفته پردازش زبان طبیعی (NLP) است که توسط شرکت متا توسعه یافته است. این مدل، با بهره گیری از معماری های پیشرفته شبکه های عصبی، توانایی هایی نظیر تحلیل زبان طبیعی، تولید محتوا، استدلال و ترجمه زبان های مختلف را دارد. در سال های اخیر، لاما به ویژه در حوزه مراکز تماس و خدمات تلفنی به عنوان ابزاری نوآورانه، انقلابی ایجاد کرده است.
چرا لاما (LLaMA) در مراکز تماس؟
استفاده از فناوری های هوش مصنوعی در مراکز تماس باعث افزایش بهره وری، کاهش هزینه ها و بهبود تجربه مشتریان شده است. مدل های زبانی مانند LLaMA با قابلیت های پردازش زبان طبیعی می توانند وظایف زیر را در مراکز تماس انجام دهند:
تحلیل سریع مکالمات
مدل لاما می تواند مکالمات تلفنی را به صورت خودکار پردازش کند و درخواست های مشتریان را به سرعت تشخیص دهد
پشتیبانی چندزبانه
این مدل توانایی پردازش زبان هایی چون فارسی، انگلیسی، اسپانیایی و آلمانی را دارد و به مراکز تماس امکان ارائه خدمات به مشتریان بین المللی را می دهد
تشخیص احساسات مشتری
با استفاده از تکنیک های پیشرفته، LLaMA می تواند احساسات مشتری (ناراحتی، رضایت، یا نگرانی) را شناسایی کرده و پاسخ های شخصی سازی شده ارائه دهد
افزایش دقت پاسخ ها
مدل لاما با دسترسی به داده های دقیق و الگوریتم های بهینه شده، احتمال خطا در پاسخ دهی را کاهش می دهد
کاربردهای خاص LLaMA در مراکز تماس
چت بات های هوشمند
لاما می تواند به عنوان یک چت بات پیشرفته عمل کرده و سوالات متداول مشتریان را پاسخ دهد یا آنان را به بخش های مرتبط هدایت کند
اتوماسیون مکالمات
وظایف ساده و تکراری مانند ثبت سفارش یا پیگیری درخواست ها می توانند با کمک لاما به صورت خودکار انجام شوند
ادغام با سیستم های CRM
با ترکیب مدل LLaMA و ابزارهای مدیریت ارتباط با مشتری، می توان تماس ها را هوشمندانه مدیریت کرد و سوابق مشتری را تحلیل نمود
پشتیبانی 24 ساعته
لاما امکان ارائه خدمات شبانه روزی و بدون وقفه را فراهم می کند
ویژگی های فنی مدل لاما
تراکم پارامتر ها و بازدهی بالا
لاما با استفاده از تکنیک های فشرده سازی پارامترها و کاهش پیچیدگی محاسباتی، نسبت به مدل هایی مانند GPT-3 نیاز به منابع محاسباتی کمتری دارد. این ویژگی باعث می شود حتی نسخه های بزرگ تر آن نیز با هزینه کمتری قابل اجرا باشند.
چندزبانه بودن
– LLaMA قابلیت پردازش و تولید متن در چند زبان را دارد. نسخه های جدیدتر، مانند LLaMA 3، از 8 زبان مختلف شامل انگلیسی، آلمانی، اسپانیایی و فارسی پشتیبانی می کنند.
– این ویژگی باعث شده که لاما برای برنامه های جهانی مانند ترجمه زبان یا پشتیبانی چندزبانه در مراکز تماس ایده آل باشد.
مقاومت در برابر هک ورودی (Prompt Injection)
نسخه های جدید لاما با استفاده از ابزارهایی نظیر Llama Guard، امنیت بیشتری در برابر حملات ورودی مخرب ایجاد کرده اند.
پاسخ دهی سریع تر
به لطف الگوریتم های بهینه شده، سرعت پاسخ دهی لاما حدود 35% سریع تر از نسخه های قدیمی است.
پارامترها و یادگیری
پیکربندی پارامترها
تعداد پارامترها در مدل‌های LLaMA (از 7 میلیارد تا 70 میلیارد) تأثیر مستقیم بر عملکرد مدل در وظایف پیچیده دارد. پارامترها شامل مقادیر وزنی هستند که مدل در طی فرآیند آموزش از داده‌ها یاد می‌گیرد.
روش پیش‌آموزش (Pretraining)
مدل‌های لاما با روش Causal Language Modeling آموزش داده شده‌اند، که شامل پیش‌بینی توکن بعدی در توالی داده‌ها است.
روش Fine-tuning
لاما به آسانی قابل تنظیم برای وظایف خاص (مانند تحلیل احساسات در مراکز تماس) است و از روش‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning) بهره می‌گیرد. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) یک روش در یادگیری ماشین است که در آن دانش کسب‌شده از یک مدل پیش‌آموزش‌دیده روی یک وظیفه، برای حل یک وظیفه جدید استفاده می‌شود. این تکنیک به خصوص زمانی مؤثر است که داده‌های مربوط به وظیفه جدید محدود باشند. در یادگیری انتقالی، مدل از ویژگی‌ها و الگوهای عمومی که در وظیفه قبلی یاد گرفته است، بهره می‌گیرد تا برای مسئله جدید تنظیم شود. این روش زمان آموزش را کاهش داده و دقت مدل را بهبود می‌بخشد. یادگیری انتقالی در حوزه‌هایی مثل تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و حتی تحلیل مکالمات مراکز تماس کاربرد فراوانی دارد.
مزایای استفاده از LLaMA در مراکز تماس
– کاهش زمان انتظار مشتری: پاسخ دهی خودکار و بلادرنگ به مشتریان.
– کاهش هزینه ها: اتوماسیون بسیاری از وظایف، نیاز به نیروی انسانی را کاهش می دهد.
– بهبود کیفیت خدمات: پاسخ های دقیق و هوشمند به سوالات مشتریان.
– پشتیبانی چندزبانه: ارائه خدمات به مشتریان از ملیت های مختلف.
مدل لاما (Llama) با ترکیب هوش مصنوعی پیشرفته و قابلیت‌های بومی‌سازی‌شده، مسیر جدیدی برای مراکز تماس فارسی‌زبان و خدمات تلفنی ایجاد کرده است. ادغام این مدل با فناوری‌های موجود مانند ASR و سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری، تجربه‌ای سریع، دقیق و شخصی برای مشتریان فراهم می‌کند و به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا خدمات خود را در مقیاس بزرگ بهبود دهند. ما در شرکت دانش بنیان ساعیان ارتباط، با اتکا به آخرین تکنولوژی‌های روز هوش مصنوعی به کسب و کارها و سازمان‌ها کمک می‌کنیم تا از مزایای این فناوری به نفع خود بهره گیری نمایند.
