Zoom 的聯合式 AI 方法為我們最受歡迎的功能提供最佳品質的結果

2023 年 11 月，我分享了 Zoom 的聯合式 AI 方法如何以僅 6% 的推論成本實現幾乎與 OpenAI GPT-4 相當的品質。儘管這些結果令人印象深刻，但與 OpenAI 的 GPT-4 相比，我們現在可以為我們最受歡迎的會議功能提供更好的 AI 品質。在我們內部經過人工驗證的盲基準測試中，與 GPT-4 相比，Zoom AI Companion 的相對誤差減少了 20% 以上 (適用於 Zoom 會議摘要的「重點回顧」) 及 60% (適用於「後續措施」)。

為了支援我們改進任務完成品質的訓練工作，我們獨特的聯合式 AI 方法利用許多封閉原始碼和開放原始碼的進階大型語言模型 (LLM) 共同運作以獲得更好的結果。這與其他與特定 LLM 相關的供應商形成對比。例如，Microsoft Copilot 仰賴 GPT-4，Google 則仰賴 Gemini。

這種 AI 方法使 Zoom AI Companion 脫穎而出，透過我們最受歡迎的功能為我們的客戶提供高品質的體驗。正如我在上次更新中分享的情形，我們使用專有的 Z 評分器來判斷 AI 產生的輸出內容品質。首先，我們採用最適合每項任務的低成本 LLM。接著，我們的 Z 評分器評估初始任務完成的品質。如果需要，我們可以使用另一個輔助 LLM 以利改進任務。這個過程會產生更高品質的輸出內容，就好比一個團隊一起作業可以比任何一個人完成更多的工作。

此後，我們透過整合各種 LLM 的額外品質訊號來改善我們的 Z 評分器。此外，為了更加符合人們偏好，我們改善聯合式強化學習。透過將 Zoom LLM 與一組輔助 LLM 結合，Zoom 廣受歡迎的會議摘要可提供高品質結果，並且根據我們最近的基準測試，現在可以超越 GPT-4，GPT-4 是用來強化 Microsoft Teams 中的 Copilot。

在 AI 安全方面，我們也透過一個由 Claude-3、Gemini、GPT-4 等多個 LLM 所組成的委員會來減少大多數 LLM 固有的偏見，以減少幻覺並改善我們的 Zoom LLM。例如，不同的 LLM 不太可能犯下相同的幻覺錯誤，因此我們可以得出更一致的回應並減少離群值的影響。

我們最近對會議摘要的兩個最受歡迎組成部分的結果進行基準測試：會議重點回顧和後續措施。自 2023 年 9 月推出 AI Companion 以來，已有超過 50 萬名 Zoom 客戶啟用這些功能。

在我們最新的內部基準測試中，我們讓人工評審選出最準確的會議摘要，但未透露使用哪個 AI 模型來產生每份摘要。如下圖所示，Zoom LLM 在每次盲測中的會議重點回顧和後續措施擷取方面均優於英文的 GPT-4。我們可以將會議重點回顧和會議後續措施的相對錯誤分別減少 20% 和 60% 以上，這直接轉變成卓越的品質優勢。

我們也使用 Zoom LLM 與 GPT-4 相比，衡量了日文整體會議摘要的品質。如以下圖表所示，我們的聯合式方法能夠在此提供更好的結果。

我們致力於透過 Zoom 平台為我們的客戶帶來 Zoom AI Companion 的優勢，無需為符合資格的付費 Zoom 方案支付額外費用。* 如此對 AI 品質不斷的關注可推動 Zoom Workplace 和 Zoom 業務服務更高的客戶價值。此外，根據 Zoom 委託進行的一項 GigaOm 研究 (2024 年 3 月 26 日發布)，AI Companion 轉錄的準確率達到 95%，對於會議中問題場景，AI Companion 提供的結果比 ChatGPT-4 網頁版快四倍。

有了這些最新的創新，您可以放心，每次 Zoom 會議都可以附帶 AI 產生的會議摘要，該摘要具有業內最好的 AI 品質。

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*AI Companion 可能不適用於所有地區或垂直產業。