AI Umum

AllHands: Kerangka Kerja Pembelajaran Mesin untuk Analisis Umpan Balik Skala Besar dengan Antarmuka Bahasa Alami

Di era digital saat ini, pengembang perangkat lunak dan tim produk dibanjiri umpan balik pengguna dari berbagai saluran – ulasan aplikasi, posting forum, komentar media sosial, dan banyak lagi. Kekayaan umpan balik verbatim ini memegang kunci untuk memahami pengalaman pengguna, mengidentifikasi titik kesulitan, dan mengungkap peluang untuk perbaikan.

Namun, memilah ribuan ulasan berbasis teks di berbagai platform dan bahasa bisa sangat melelahkan dan memakan waktu, sering kali meninggalkan wawasan berharga yang terkubur di bawah banyaknya data.

AllHands: Kerangka Kerja Analisis Umpan Balik yang Inovatif

AllHands, kerangka kerja analitik terobosan yang dikembangkan oleh para peneliti dari Microsoft, ZJU-UIUC Institute, dan National University of Singapore, menjanjikan untuk merevolusi cara kita menganalisis dan mengekstrak wawasan dari umpan balik verbatim skala besar.

Pemanfaatan Model Bahasa Besar (LLM)

Pada intinya, AllHands memanfaatkan kekuatan LLM untuk memungkinkan antarmuka bahasa alami, yang memungkinkan pengguna mengajukan pertanyaan dan menerima tanggapan multi-modal yang komprehensif.

Alur Kerja Terstruktur

Keunggulan AllHands terletak pada alur kerja terstrukturnya, yang menggabungkan kekuatan LLM dengan teknik analisis umpan balik tradisional.

  • Klasifikasi Umpan Balik: AllHands menggunakan LLM dengan pembelajaran kontekstual untuk mengklasifikasikan umpan balik secara akurat ke dalam dimensi yang telah ditentukan tanpa memerlukan data berlabel atau penyesuaian model yang ekstensif.
  • Pemodelan Topik Abstraktif: AllHands menggunakan LLM untuk melakukan pemodelan topik abstraktif, menghasilkan label topik yang dapat dibaca manusia yang merangkum aspek utama dari setiap contoh umpan balik.
  • Agen Tanya Jawab Berbasis LLM: Kekuatan sebenarnya dari AllHands dilepaskan dalam agen tanya jawab berbasis LLM. Agen ini dapat menafsirkan kueri bahasa alami pengguna, menerjemahkannya ke dalam kode yang dapat dieksekusi, dan memberikan tanggapan komprehensif dalam bentuk teks, kode, tabel, dan bahkan gambar.

Kinerja Unggul

Evaluasi pada kumpulan data seperti GoogleStoreApp dan ForumPost menunjukkan bahwa GPT-4 dengan pembelajaran beberapa bidikan mencapai akurasi 85,7% dan 86%, masing-masing, mengungguli basis data mutakhir seperti BERT dan RoBERTa.

Aplikasi yang Luas

Aplikasi AllHands sangat luas dan melampaui ranah pengembangan perangkat lunak dan manajemen produk. Setiap industri yang menganalisis umpan balik berbasis teks dalam jumlah besar, seperti layanan pelanggan, riset pasar, atau pemantauan media sosial, dapat memperoleh manfaat dari kerangka kerja revolusioner ini.

Masa Depan Analisis Umpan Balik

Dengan memanfaatkan kekuatan LLM dan menawarkan antarmuka bahasa alami, AllHands telah menetapkan standar baru untuk analisis umpan balik, memberdayakan tim untuk mengekstrak wawasan dengan mudah dan membuat keputusan berbasis data dengan percaya diri.

Inovasi seperti AllHands berfungsi sebagai pengingat akan potensi tak terbatas yang terletak di persimpangan kecerdasan buatan mutakhir dan kecerdikan manusia. Saat kita terus mendorong batas-batas kemungkinan, satu hal yang pasti: masa depan analisis umpan balik telah tiba, dan inilah saatnya untuk merangkul era “tanyakan apa saja”.