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大型语言模型和微调方法
GPT-3、GPT-4 和 BERT 等先进的大型 WhatsApp数据 语言模型 (LLM) 正在改变企业处理客户数据的方式。这些基础模型针对特定应用进行了微调，显著改善了各种呼叫中心功能。



神经网络是大型语言模型 (LLM) 的支柱，使其能够通过分层结构学习和识别复杂的语言模式。使用特定数据集对这些神经网络进行微调，使 LLM 能够在增强呼叫中心运营和客户互动的任务中表现出色。


以下是对此过程的工作方式及其在知识库、总结、反馈和聊天建议中的应用的深入了解。

1. 知识库增强
经过微调的 LLM 可高效组织和检索针对特定查询的准确信息，从而改进知识库。这种定制可确保代理能够快速找到准确的答案，从而缩短响应时间并提高准确性。