Yabble

Yabble သည် ၎င်း၏ အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ စီးပွားရေးမဟာဗျူဟာကို လမ်းညွှန်ပေးနိုင်မည့် အရေးကြီးသော ဖောက်သည်အမြင်များကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ OpenAI ၏ GPT‑3 ဖြင့် ၎င်းတို့သည် ပိုမိုပြည့်စုံသော ရလဒ်များကို ပိုမိုလျင်မြန်စွာ ပေးပို့နိုင်သည်။

စမတ်ကျသော စီးပွားရေးဆုံးဖြတ်ချက်တိုင်းသည် လက်တွေ့လုပ်ဆောင်နိုင်သော အမြင်များအပေါ် အခြေခံထားသည်—ထိုအမြင်များက မိတ်ဆက်ရန် ထုတ်ကုန်အသစ်တစ်ခုကို သတ်မှတ်ပေးနိုင်သလို၊ ရှိပြီးသား ဝန်ဆောင်မှုများကို အဆင့်မြှင့်တင်ရန် ကူညီနိုင်သလို၊ ဖောက်သည်များက ထုတ်ကုန်တစ်ခုအပေါ် ဘာကို နှစ်သက်နေကြသလဲ (သို့မဟုတ် မနှစ်သက်ကြသလဲ) ကို နားလည်စေနိုင်သည်။ သို့သော် စီးပွားရေးခေါင်းဆောင်များသည် စီးပွားရေးမဟာဗျူဟာကို လမ်းညွှန်ရန် လိုအပ်သော အမြင်များရရှိဖို့ ဖောက်သည်တုံ့ပြန်ချက် အမြောက်အမြားကို စုစည်းရွေးထုတ်ပြီး ခွဲခြမ်းဆန်းစစ်ရန် မည်မျှခက်ခဲသည်ကို ကောင်းစွာ သိကြသည်။

2017 ခုနှစ်မှ စတင်၍ Yabble သည် အဖွဲ့အစည်းများအနေဖြင့် စစ်တမ်းများ သို့မဟုတ် ဖောက်သည်တုံ့ပြန်ချက်ဖောင်များမှ မျှဝေထားသော ဖောက်သည်ဒေတာ အချက်အလက်ထောင်ပေါင်းများစွာကို လွယ်ကူစွာ ခွဲခြမ်းဆန်းစစ်နိုင်ပြီး ဒေတာအထောက်အထားပါသော ရှင်းလင်းသည့် အမြင်များကို စုစည်းထုတ်ယူနိုင်မည့် platform တစ်ခုကို ဖန်တီးခဲ့သည်။ 2021 ခုနှစ်တွင် ၎င်းတို့သည် Yabble Query, ကို ထည့်သွင်းခဲ့ပြီး ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများကို ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင်ဒေတာကို ပိုမိုနားလည်ရန် Yabble ကို မေးခွန်းအမျိုးမျိုး မေးနိုင်စေသည့် tool တစ်ခုဖြစ်ကာ AI စွမ်းအားသုံး algorithm များကို အသုံးပြုပြီး အသုံးပြုသူများအတွက် အရေးအကြီးဆုံး မေးခွန်းများနှင့် သက်ဆိုင်သည့် အမြင်များကို ပံ့ပိုးပေးသည်၊ ထို့ကြောင့် ၎င်းတို့သည် ဒေတာခွဲခြမ်းဆန်းစစ်ရာတွင် အချိန်နည်းစေပြီး စီးပွားရေးကို မောင်းနှင်ရာတွင် အချိန်ပိုပေးနိုင်သည်။ ယခုနှစ်တွင် ၎င်းတို့သည် Yabble Count, ကို မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး ၎င်းသည် မှတ်ချက်ထောင်ပေါင်းများစွာနှင့် အခြား ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသော ဒေတာအစုများကို ခွဲခြမ်းဆန်းစစ်ကာ စိတ်ခံစားမှုအလိုက် အမျိုးအစားခွဲပြီး ဖောက်သည်များနှင့် အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိနေသော အဓိကအကြောင်းအရာများနှင့် တုံ့ပြန်ချက်များကို နားလည်နိုင်ရန် ဒေတာကို အဓိကအကြောင်းအရာများနှင့် အကြောင်းအရာခွဲများအဖြစ် စုစည်းပေးသည့် AI tool တစ်ခုဖြစ်သည်။

Yabble သည် အကြီးမားဆုံး brand အချို့အား ၎င်းတို့၏ ဖောက်သည်များကို ပိုမိုနားလည်စေရန် ကူညီရာတွင် အောင်မြင်မှုရနေသော်လည်း၊ ဖောက်သည်ဒေတာမှ လက်တွေ့အသုံးချနိုင်သော အမြင်များကို ဖော်ထုတ်ရန် လိုအပ်သော လက်ဖြင့်လုပ်ဆောင်ရသည့် အလုပ်များကြောင့် နှောင့်နှေးနေခဲ့သည်။ ၎င်းတို့သည် ဒေတာအစုများကို ဘာသာပြန်သဘောပေါက်စေရန် ရက်များ သို့မဟုတ် တစ်ခါတလေ ရက်သတ္တပတ်များစွာပင် သုံးခဲ့ရသည်—OpenAI နှင့် အလုပ်လုပ်ခင်အထိ ဖြစ်သည်။

“အသုံးပြုသူတွေက ဒေတာတောင်ပုံတောင်ပင်တွေနဲ့ တုံ့ပြန်ချက်ဖောင်တွေကို နောက်ဆုံးတော့ လွယ်လွယ်ကူကူ နားလည်နိုင်ပြီး အဲဒီအချက်အလက်တွေကို အလွယ်တကူ စားသုံးနားလည်နိုင်တဲ့ ပုံစံနဲ့ တင်ပြပေးတာကို အရမ်းနှစ်သက်ကြတယ်။ ဒါပေမယ့် တချို့ clients တွေအတွက် ဒေတာအစုတွေကို ခွဲခြမ်းဆန်းစစ်ဖို့ တစ်ခါတလေ ရက်သတ္တပတ်တွေတောင် ကြာခဲ့တယ်” ဟု Yabble ၏ Product အကြီးအကဲ Ben Roe က ပြောသည်။ “ကျွန်ုပ်တို့က ရှိပြီးသား ကမ်းလှမ်းချက်များကို ချဲ့ထွင်ချင်တယ်ဆိုရင် အလုပ်ပင်ပန်းသက်သာစေမယ့် အဓိကတာဝန်အများစုကို ဉာဏ်ရည်တုက လုပ်ပေးဖို့လိုတယ်ဆိုတာ သိထားခဲ့ပါတယ်။ အဲဒါကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့ရဲ့ အချိန်နဲ့ တီထွင်ဖန်တီးမှုစွမ်းအားကို အခြားနေရာတွေမှာ သုံးနိုင်မှာဖြစ်ပြီး—OpenAI က အဲဒီလိုအပ်ချက်နဲ့ တိတိကျကျ ကိုက်ညီခဲ့ပါတယ်။”

OpenAI ၏ GPT‑3 သဘာဝဘာသာစကားနားလည်မှု စွမ်းရည်များကို အသုံးပြုပြီး Yabble သည် ရှုပ်ထွေးကာ ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသော ဒေတာများကို ဆက်စပ်သက်ဆိုင်သော အဓိကအကြောင်းအရာများနှင့် အကြောင်းအရာခွဲများအဖြစ် လျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲနိုင်ခဲ့သည်။ GPT‑3 ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ပုံမှန်အားဖြင့် Yabble အဖွဲ့များက code လုပ်ပြီး အမြင်သစ်များ ဖော်ထုတ်ရန် ရက်များစွာ ကြာတတ်သော ဒေတာအစုများကို ယခုအခါ မိနစ်ပိုင်းအတွင်း အဓိပ္ပာယ်ရှိသော အကြောင်းအရာများအဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်ခဲ့သည်။ GPT‑3 သည် Yabble Query ကိုလည်း သုံးစွဲသူများထံမှ ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော မေးခွန်းများကို နားလည်ပြီး ကိုင်တွယ်ဆောင်ရွက်နိုင်စေကာ သက်ဆိုင်ရာ ဒေတာအစုအပေါ် အခြေခံထားမည်မှာ သေချာသော ပိုမိုတိကျဆီလျော်သည့် အမြင်များဖြင့် တုံ့ပြန်နိုင်စေခဲ့သည်။

“ကျွန်ုပ်တို့၏ ဖောက်သည်အခြေပြုအစု တိုးလာသည်နှင့်အမျှ လူတွေက သူတို့ဒေတာအကြောင်း မေးချင်သည့် မေးခွန်းအမျိုးအစားများနှင့် သူတို့ နားလည်ချင်သည့် အချက်များသည်လည်း သဘာဝကျကျ ပိုမိုရှုပ်ထွေးလာခဲ့သည်” ဟု Ben က ပြောသည်။ “GPT‑3 နဲ့ဆို Yabble Query ထဲမှာ ပိုမိုရှုပ်ထွေးပြီး အသေးစိတ်ကွဲပြားသည့် မေးခွန်းများကို ကိုင်တွယ်နိုင်ရုံသာမက ကျွန်ုပ်တို့ ပေးနေသည့် အဖြေများကလည်း ပိုမိုဆီလျော်ပြီး အမြင်ရှိလာခဲ့သည်။ Query ဟာ ဖောက်သည်များအတွက် အကူအညီပေးရာကနေ သူတို့ရဲ့ စီးပွားရေးမဟာဗျူဟာအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်တဲ့ အရာတစ်ခု ဖြစ်လာခဲ့တယ်။”