Malaysia Data

请继续关注我们，了解法学硕士对呼叫中心运营的深远影响。

使用高级 LLM 分析客户对话数据并提取见解。
绕过 LLM 微调的局限性
你有没有想过，如果我们跳过对大型语言模型（LLM）的微调，会发生什么？

让我们以交互方式来分解它。


绕过微调可能听起来很诱人，可以节 WhatsApp数据 省时间，但它带来了明显的缺点：



相关性和准确性
通用大型语言 AI ​​模型可能会产生缺乏上下文相关性的响应。想象一下，询问一个复杂的客户问题，却得到一个模糊且无用的答案。令人沮丧，对吧？

性能问题
微调可以根据您的特定数据和用例定制 LLM，从而显著提高其性能。如果没有它，您的 LLM 可能会表现不佳，给出的答案可能千篇一律，而不是精确、有价值的解决方案。

用户体验
未经精细调整的 LLM 可能无法理解您所在行业的独特语言和术语。这会导致用户体验不佳，代理商和客户会因沟通不畅和误解而苦恼。