Moveworks co-fondatori: da sinistra, Jiang Chen, Vaibhav Nivargi, Bhavin Shah, e Varun Singh.
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Dove fare tutti quei biglietti go quando si ha un problema con il vostro computer portatile, o non è possibile ottenere il vostro gruppo e-mail lista? Si potrebbe pensare che andare in un sistema come Atlassian del JIRA biglietteria del software. E che fanno, ma anche andare in un gigantesco pasticcio di una pila che pro cercare di dare un senso.
Tre anni di avvio Moveworks ritiene che il livello di elaborazione del linguaggio naturale deve essere applicato su JIRA o e le applicazioni, come per dare un senso al caos che ne consegue, come persone freneticamente ping per aiutare.
“E’ un problema di linguaggio”, insiste Bhavin Shah, co-fondatore e CEO della società. Ha ricevuto 30 milioni di dollari da Bain Capital Ventures e Lightspeed Venture Partners sulla base di quel conflitto.
Si consideri un fin troppo familiare scenario. “Qualcuno scrive per l’help desk, ‘ho eseguito sul mio portatile, mi dispiace davvero’,” offre Shah. “Che deve essere trasformato in una richiesta per un prestito di computer portatile, ma prima, qualcuno di comprendere il linguaggio di sapere che cosa la richiesta, in modo che si siede in una coda in attesa che qualcuno la interpreta.”
Strumenti come JIRA e ServiceNow e ZenDesk sulla propria “dare alle aziende un flusso di lavoro di prendere quella richiesta e rompere in passi”, osserva Shah, ma non risolvere il primo problema di comprensione del linguaggio.
Il mistero del linguaggio in genere si traduce in ritardi fino a 72 ore, Shah dice, una situazione che, dice, “non ha cambiato negli ultimi decenni, nonostante il più recente software di offerte come JIRA. La media azienda ottiene 10.000 a 20.000 tali biglietti un mese, secondo Shah.
Un esempio di Moveworks in esecuzione in gioco su uno smartphone, come qualcuno le richieste di un componente aggiuntivo per il “dl”, la lista di distribuzione di posta elettronica.
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L’obiettivo del Moveworks programma è sia per districare la parola, quindi, “Invece di proporre qualcosa, automaticamente attivare la procedura necessaria per ottenere la soluzione,” Shah spiega. Che coinvolge raggiungere fuori ai programmi di controllo di accesso e di provisioning deducendo che sono coinvolti.
In una dimostrazione, Shah passeggiate attraverso come Moveworks naviga nel caso di una dichiarazione da parte di un dipendente all’interno di rallentamento. Sì, come un numero crescente di giovani start-up, Moveworks fa parte della “App Economy”, un pezzo di software che si collega alla roba aziende stanno già utilizzando.
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Un utente potrebbe digitare “si Può aggiungere Bhavin per la vendita dl”, usando la frase colloquiale per “lista di distribuzione.” Il Moveworks interlocutore mostra come un altro avatar in gioco, e risponde con una legittima risposta: “OK, vuoi aggiungere qualcuno a un gruppo e-mail. Ho trovato un paio di simili” e chiede con scelte per il gruppo, e quindi che la persona per nome da aggiungere.
Dietro le quinte, la compagnia collega con programmi come Okta di autenticazione del software, per mettere in richiesta automaticamente per le risorse per essere fornito.
Che coinvolge dedurre che i sistemi sono interessata sulla base di “regole di business.” Mentre un laptop problema potrebbe essere semplice, le altre cose non può essere così. Qualcuno di cracking loro costruzione badge di accesso, per esempio, potrebbe essere una richiesta, ma potrebbe anche essere una richiesta di servizi. Prendere in giro solo ciò che si intende è essenziale.
Per rompere il problema della lingua, Moveworks ha sviluppato la propria tecnologia proprietaria “conversazione motore”, chiamato “Euphonia.” Il Euphonia software dispone di un business regole strato di programmazione che possono risolvere le azioni che potrebbero essere rilevanti, una volta che la richiesta scritta è identificato. Tali attività vengono stabilite le regole quando il software è implementato con un determinato cliente, basato sulla conoscenza di base hanno accumulato.
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Come faccio a fare? Shah e co-fondatore Varun Singh, che serve come vice presidente di prodotto, di paragonare il loro approccio al lavoro lo scorso anno da Google su “embedding” modelli per le sentenze, invece di singole parole, come spiegato in un Google di carta, la scorsa primavera, “Universale Frase Encoder.” Che lavoro adattato il “Trasformatore” parola encoder per decifrare frasi intere.
“Utilizzo di trasferire l’apprendimento, abbiamo utilizzato il modello open source da parte di Google per imparare la frase rappresentazioni per il nostro esclusivo set di dati, e aveva quel modello distribuito per la produzione di” Shah dice.
Quando l’azienda è stata avviata, nel 2016, Moveworks utilizzato principalmente una “classica tecniche di machine learning,” Shah dice, per realizzare il prodotto per le iniziali dei clienti, “deep learning non ha giocato una grande parte.”
“Come abbiamo portato più clienti sulla piattaforma, e il nostro set di dati è cresciuto, abbiamo potuto avviare l’applicazione più avanzata DL tecniche”, dice. “La maggior parte dei modelli che abbiamo distribuito in produzione sono formazioni di molti modelli, e possono includere la classica macchina di apprendimento combinato con un profondo apprendimento.
“Ora abbiamo diversi profonda reti neurali che lavorano insieme per eseguire diversi compiti nella comprensione del linguaggio.”
L’azienda, che continua a seguire l’evoluzione di elaborazione del linguaggio naturale, come OpenAI “GPT-2”, ha introdotto nel mese di febbraio. Il campo di machine learning, Shah note, è in continua evoluzione.
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La strategia, Shah dice, “rimanere agile abbastanza per studiare e adottare queste nuove tecniche non appena saranno disponibili.”
Più importante è scalare qualunque sia l’approccio utilizzato in modo che è adatto per la forza industriale di distribuzione.
“Un sacco di persone che affermano di apprendimento automatico, ma pochi lo fanno significativamente,” osserva Singh.
La società ha avuto il suo primo manciata di clienti nel 2017, poi è andato a decine nel 2018. Il sistema gestisce ora un quarto di milioni di interazioni per settimana, Shah dice. Moveworks’ il software viene utilizzato in storage technology pioneer Nutanix, dove è andato dalla gestione di appena il 10% di help desk all’inizio per il 35%. Con chip gigante Broadcom, Moveworks stato in grado di prendere più del 25% dei biglietti entro il primo mese di distribuzione.
I sistemi hanno scalato, ha una formazione continua della frase incorporamenti. Moveworks ha addestrato il suo linguaggio naturale modello di 20 milioni di biglietti ha ingerito nel suo sistema finora.
Singh fa il punto, tuttavia, che a differenza dei progetti di ricerca come GPT-2, i dati di training in biglietti di sostegno è “sparse.
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“GPT e questi tipi di cose sono terabyte di dati [formazione],” Singh, osserva, “ma abbiamo solo l’ultimo anno di dati, e’ molto scarsa, si tratta di quelli di 10.000 o 20.000 biglietti per un mese, quindi, solo 120.000 biglietti in tutti”.
Una cosa che aiuta è che “NON è stato omogeneizzazione”, osserva Singh. “Ognuno è risolvere i biglietti in tutto il mondo.”
Moveworks ha depositato un mazzo di domande di brevetto. Uno di loro, depositata Ago. 2 dell’anno scorso, con “Metodo e Sistema Programma per Computer Prodotto per Facilitare l’Automazione delle Attività presso un Service Desk”. L’applicazione viene descritto come un “linguaggio naturale” l’interazione con l’utente è eseguita in base all’apprendimento generato in precedenza biglietti e passato in linguaggio naturale le interazioni degli utenti aziendali, avvalendosi dell’assistenza del service desk”.
Le domande di brevetto sono le prove di ciò che Shah e Singh considerare la “maturità della nostra macchina di apprendimento pipeline e infrastrutture”.
“Siamo stati in grado di distribuire questa relativamente nuova tecnica di produzione con alta fiducia e di avere i nostri clienti beneficeranno molto veloce.”
Shah contrasti che il successo pratico con la ricerca di tecniche di “ottenere in fase di stallo e di lotta per rendere la produzione a causa della mancanza di reali dati di training, insufficienti investimenti in infrastrutture, e poveri di prova e valutazione di quadri.”
L’orizzonte per Singh e la squadra è di applicare la comprensione del linguaggio naturale per più aree di business in cui la gente ha bisogno di interagire in modo naturale con l’App Economy.
“Il nostro obiettivo è quello di comprendere il linguaggio di un miliardo di lavoratori della conoscenza” Shah dice. “Guardiamo tutti questi pacchetti software all’interno delle aziende, sono appena abituando.” Moveworks, in altre parole, può essere un catalizzatore per forse sempre di più l’utilità di ciò che è già stato acquistato dalla società.
Come Il Bardo potrebbe hanno messo, per Moveworks, la regola è “Parlare il discorso, ti prego.”
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