Wie man NLP-Modellverzerrungen für eine bessere Textanalyse reduziert (mit Dan Erickson von Viable)
Michael Luchen wird von Dan Erickson, CEO und Gründer von Viable, begleitet. Hören Sie zu, wie sie tief in das Thema der Verarbeitung natürlicher Sprache eintauchen, ein mächtiges Werkzeug, das die Zukunft des Produktmanagements unterstützen wird.
Interview-Highlights
- Dan ist seit etwa 15 Jahren auf der technischen Seite von Startups tätig. Zu Beginn seiner Karriere war Dan sehr darauf fokussiert, jungen Unternehmen zu helfen, ihr erstes Produkt zu entwickeln. [1:42]
- Dan wechselte zu einigen Wachstumsunternehmen wie Yammer und Eaze. Er war VP of Engineering bei Eaze und CTO bei einem Unternehmen namens Getable. Vor ein paar Jahren gründete er dann Viable, um Unternehmen zu helfen, ihre Kunden zu verstehen und mit ihnen in Kontakt zu treten. [2:06]
- Als Dan das Unternehmen gründete, nannten sie sich Viable Fit. Sie konzentrierten sich tatsächlich darauf, jungen Unternehmen zu helfen, den Product-Market-Fit zu finden, indem sie das Superhuman Product-Market-Fit-Framework nutzten. [2:34]
- Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist im Grunde eine Methode, einem Computer zu helfen, menschliche Sprache zu verstehen. [4:02]
Auf hoher Ebene geht es bei NLP darum, menschliche Sprache so zu verstehen, dass Computer die richtigen Informationen extrahieren können.
Dan Erickson
- Im Kern von Viable sitzt ihre qualitative Analyse-Engine, die aus einer Kombination aus internen und Drittanbieter-Modellen besteht, einschließlich GPT-3. [5:38]
- Eine der Funktionen von Viable ist die Themenanalyse. Dabei werden im Wesentlichen große Datenmengen aus verschiedenen Quellen aufgenommen und dann in Themen zusammengefasst. [6:19]
- Eines der ursprünglichen Probleme, die Dan bei Viable begegnete, war, Unternehmen zu helfen, den Product-Market-Fit mit dem Superhuman Product-Market-Fit-Prozess zu finden. Dabei wird im Grunde eine Umfrage verschickt, die Antworten gesammelt, jede Antwort durchgelesen, in Funktionen oder Schmerzpunkte gruppiert und dann genutzt, um die Roadmap zu leiten. [9:02]
Jedes Sprachmodell hat eine gewisse Voreingenommenheit, da es auf Texten trainiert wird, die einst von Menschen geschrieben wurden.
Dan Erickson
- Menschen sind von Natur aus voreingenommen. Wir sind keine vollständig rationalen Wesen. Und da wir dieses Datenkorpus haben, auf dem diese Modelle trainiert werden und das sehr menschlich ist, werden wir diese menschlichen Voreingenommenheiten in diese NLP-Modelle einführen. [11:14]
- Bei Viable ist eines der größten Dinge, dass sie tatsächlich viele Modelle selbst mit Datensätzen trainieren, die sie selbst kuratiert haben. [12:38]
- Bei Viable trainieren sie nicht mit den Daten ihrer Kunden. Sie haben in der Regel ihre eigenen Datensätze, die sie aufgebaut haben. [13:47]
- Verfeinerung existiert innerhalb der Roadmap von Viable. Die Modellverfeinerung ist definitiv ein fortlaufender Prozess, den sie durchführen. [15:02]
Wenn man über NLP-Voreingenommenheit spricht, denke ich, dass es wichtig ist, auch über die Voreingenommenheit nachzudenken, die in jedem aktuellen Prozess vorhanden ist, den das NLP ersetzen wird.
Dan Erickson
- Es ist einfach für Menschen, sich auf eine bestimmte Sache zu konzentrieren, die zu ihrem Lieblingsprojekt wird. NLP leidet nicht unter dieser speziellen Form der Voreingenommenheit. Im Grunde ermöglicht es Ihnen dies, anstatt diesen begrenzten Umfang der Voreingenommenheit zu haben, die in diesen Anekdoten vorhanden ist, können Sie NLP verwenden, um Ihre Perspektive zu erweitern und mehr von den Daten zu sehen. [17:09]
- In der Zukunft wird Viable mit viel größeren Kontextfenstern arbeiten. Sie werden in der Lage sein, Zehntausende von Wörtern zu verarbeiten, anstatt nur ein paar Tausend, was die Fähigkeit des Modells, weiter entfernte Konzepte miteinander zu verknüpfen, erheblich erhöhen wird. [22:12]
- Für Produktmanager, die eine Gelegenheit sehen, ein NLP-Modell in ihr Produkt zu integrieren, ist der erste Ansatzpunkt die natürliche Sprachschnittstelle. [23:01]
- Dans Lieblingswerkzeug, das er regelmäßig nutzt, ist GitHub Copilot. [25:40]
Unser Gast
Dan Erickson ist der CEO und Gründer von Viable.
Viable hilft Unternehmen, von ihren Kunden zu lernen, indem es Kundenfeedback über verschiedene Kanäle aggregiert, Themen identifiziert und das Feedback analysiert, um tatsächliche Erkenntnisse und Empfehlungen zu liefern.
Viable unterstützt viele Kanäle, Arbeitstickets, Live-Chat, soziale Medien, Umfragen, Produkt- und App-Bewertungen sowie Gesprächstranskripte.
Dan und sein Team haben außerdem insgesamt 9 Millionen Dollar von Craft Ventures, Javelin Venture Partners, Streamlined Ventures, Meyer’s Capital, vielen großartigen Angel-Investoren und Solo-GPs gesammelt.
Hören Sie weiterhin auf Ihre Nutzer und lassen Sie sich von ihnen in die richtige Richtung ziehen, anstatt sich nur auf Ihre eigene Intuition zu konzentrieren.
Dan Erickson
Ressourcen aus dieser Episode:
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