Stripe

इस साल की शुरुआत में, Stripe ने 100 कर्मचारियों से कुछ बेहद असामान्य करने को कहा: अपने रोज़मर्रा के काम रोक दें और इसके बजाय, OpenAI के नवीनतम भाषा मॉडल GPT‑4 का उपयोग करके भुगतान प्लेटफ़ॉर्म के लिए फीचर्स और कार्यक्षमताओं की कल्पना करें. सपोर्ट, ऑनबोर्डिंग, रिस्क और डॉक्स से संबंधित टीमों के इंजीनियरों ने इस बात पर विचार किया कि Stripe कहाँ ऐसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग कर सकता है, जो फ्री-फॉर्म टेक्स्ट और छवियों को समझता है और इंसानों की तरह उत्तर तैयार करता है, ताकि किसी फीचर या वर्कफ़्लो में सुधार या बदलाव किया जा सके.

यूजीन मान, जो Stripe की Applied Machine Learning टीम के प्रोडक्ट लीड हैं, कहते हैं, "हमारा मिशन Stripe के उन प्रोडक्ट्स और वर्कफ़्लोज़ की पहचान करना था जिन्हें लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स से तेज़ किया जा सकता है, और यह समझना था कि LLMs आज कहाँ अच्छा काम करते हैं और कहाँ अभी भी संघर्ष करते हैं. "लेकिन GPT‑4 तक केवल एक्सेस होने से हमें यह एहसास हुआ कि, 'ओह, ये सभी समस्याएं हैं जिन्हें GPT की मदद से आश्चर्यजनक रूप से हल किया जा सकता है.'"

Stripe इंटरनेट पर छोटे और बड़े व्यवसायों के भुगतान को सक्षम बनाता है. जब Stripe भुगतान प्रक्रिया के सभी पहलुओं को समर्थन देने के लिए अपना इकोसिस्टम बनाता है, डेवलपर्स-जो Stripe के सॉफ़्टवेयर के साथ निर्माण और एकीकरण करते हैं-उनके प्राथमिक उपयोगकर्ता हैं. जितने अधिक Stripe डेवलपर्स Stripe को लागू करने में कुशल बनते जाएंगे, Stripe डिजिटल भुगतान जगत में उतना ही अधिक फैलेगा और इंटरनेट की GDP को बढ़ाएगा.

Stripe पहले अपनी सपोर्ट टीम की मदद के लिए GPT‑3 का इस्तेमाल करता था—जैसे इश्यू टिकटों को रूट करना और यूज़र के सवाल का सारांश बनाना—ताकि यूज़र्स को बेहतर सेवा मिल सके.

Stripe की टीम ने GPT‑4 को टेस्ट करने के लिए 50 संभावित ऐप्लिकेशन्स की एक सूची तैयार की. जांच और टेस्टिंग के बाद, 15 प्रोटोटाइप को प्लेटफ़ॉर्म में इंटीग्रेट करने के लिए मज़बूत उम्मीदवार माना गया, जिसमें सपोर्ट कस्टमाइज़ेशन, सपोर्ट से जुड़े सवालों के जवाब देना और धोखाधड़ी का पता लगाना शामिल था.

यूज़र्स को बेहतर सेवा और सही तरह का सपोर्ट देने के लिए, Stripe ये समझने की कोशिश करता है कि हर बिज़नेस किस तरह प्लैटफ़ॉर्म का इस्तेमाल करता है और उसके हिसाब से सपोर्ट को कस्टमाइज़ करता है. यह एक ज़ाहिर और ज़रूरी कदम है, लेकिन इसके लिए बहुत सारे मानवीय श्रम-घंटों की ज़रूरत होती है.

मान कहते हैं, "नाइटक्लब्स जैसे कई व्यवसाय अपनी वेबसाइट्स को कम फैली और रहस्यमयी रखते हैं, इसलिए यह समझने के लिए कि क्या हो रहा है, बहुत सर्च और क्लिक करना पड़ सकता है."

अब, Stripe इन साइट्स को स्कैन करने और सारांश देने के लिए GPT‑4 का उपयोग करता है, जो लोगों द्वारा लिखे गए सारांश से कहीं बेहतर होता है.

"जब हमने नतीजों को हाथ से जाँचना शुरू किया, तो हमें एहसास हुआ, ‘एक मिनट, इंसान ग़लत थे और मॉडल सही था.’" मान कहते हैं. "कुल मिलाकर, GPT‑4 मानव समीक्षकों से बेहतर था."

डेवलपर्स को सपोर्ट करने का Stripe का एक और महत्वपूर्ण तरीका है विस्तृत तकनीकी डॉक्यूमेंटेशन और तकनीकी सवालों के जवाब देने या समस्याओं को हल करने के लिए एक मजबूत डेवलपर सपोर्ट टीम. GPT‑4 डेटा को प्रोसेस और समझकर लगभग तुरंत ही एक वर्चुअल असिस्टेंट बन सकता है.

वे कहते हैं, "GPT बेहतरीन तरीके से काम करता है." "आप बड़े भाषा मॉडल के सॉफ़्टवेयर से इस तरह काम करने की उम्मीद नहीं करेंगे."

GPT, यूज़र के एक सवाल को समझने, उनकी ओर से डिटेल में डॉक्यूमेंटेशन पढ़ने, ज़रूरी सेक्शन आइडेंटिफ़ाई करने और एक ही जगह सॉल्यूशन की समरी दे सकता है.

दुर्भावनापूर्ण या बुरे एक्टर्स को प्रबंधित करने की भी आवश्यकता है. Discord जैसे प्लेटफॉर्म्स पर Stripe की एक मजबूत कम्युनिटी है, जो न केवल विशेष तकनीकी सवालों के लिए मदद जुटाती है, बल्कि भविष्य के कामों के लिए डेवलपर्स की दृश्यता भी बढ़ाती है. हालांकि—क्योंकि यह इंटरनेट पर है—दुर्भावनापूर्ण एक्टर्स इन फ़ोरम में प्रवेश कर लेते हैं, और अक्सर कम्युनिटी के सदस्यों से महत्वपूर्ण जानकारी प्राप्त करने या प्लेटफॉर्म से बाहर निकाले जाने के बाद Stripe की कम्युनिटी टीम के साथ फिर से भरोसा बनाने की कोशिश करते हैं.

Discord में पोस्ट्स के सिंटैक्स का विश्लेषण करके, GPT‑4 उन अकाउंट्स को चिन्हित कर रहा है, जहां Stripe की धोखाधड़ी टीम को फॉलोअप करना चाहिए और यह सुनिश्चित करना चाहिए कि वह वास्तव में कोई धोखेबाज़ तो नहीं है जो अच्छा बनने का दिखावा कर रहा हो. GPT‑4 इनबाउंड कम्युनिकेशन्स को स्कैन करने और दुर्भावनापूर्ण एक्टर्स की समन्वित गतिविधियों की पहचान करने में मदद कर सकता है.

अब Stripe टीम अगले दौर के फीचर्स के बारे में सोच रही है. GPT को एक बिज़नेस कोच के रूप में तैनात किया जा सकता है जो राजस्व मॉडलों को समझ सकता है या व्यवसायों को रणनीतियों पर सलाह दे सकता है. समय के साथ GPT के अधिक स्मार्ट होने के कारण इसके संभावित अनुप्रयोग और भी व्यापक हो रहे हैं.

मान कहते हैं कि वे और उनकी टीम सचमुच हर दिन एक नए कैन्वास पर पेंटिंग कर रहे हैं.

Stripe की अब तक की सफलता के विभिन्न तरीकों को सूचीबद्ध करने के बाद उन्होंने कहा, "इनमें से कुछ फीचर्स जादू जैसे लगते हैं."