使用一系列統計模型來分析大量數據，法學碩
士能夠「學習」並識別單字或短語之間的模式和聯繫。從那裡，法學碩士利用這些趨勢和模式來產生新內容。這主要採用基於文字的輸出形式，例如一篇文章、一篇文章或在風格上與基於使用者輸入的原始內容相似或近似的回應。
在洪水損害問題的範例中，模型的訓練資料中
可能有無數關於該主題的文章和網頁。當服務代 瑞典 WhatsApp 號碼數據 理提出請求時，法學碩士會快速掃描所有內容中的相關短語並彙總回應。這對聯絡中心意味著什麼？在目前的情況下，法學碩士最適合提高現有對話式人工智慧（CAI）解決方案的效能，而不是完全承擔前端工作。
僅僅法學碩士就可以承擔一名或多名支持
專家的角色的期望並不能反映他們目前的 外匯電子郵件資源 局限性。確實，法學碩士能夠分析大量的組織數據，透過文本生成為查詢提供近似的響應。然而，它們無法考慮上下文，這使得它們更適合與自然語言理解 (NLU) 和 CAI 等經過測試的技術分層。
在聯絡中心，這看起來是利用法學碩士和
GAI 來減輕人類支援代理的工作量，並簡化其他面向外部的人工智慧解決方案的培訓流程。例如，法學碩士是掃描和壓縮與虛擬代理的現有聊天的有用工具。這樣，當傳遞給人工代理時，他們就能夠快速收集互動的重要資訊。
或者，在部署虛擬代理之前。常見挑戰和
正確應對使用法學碩士的最大挑戰之一是驗證其創建的內容準確可靠的能力，因為它來自不同的來源。這些來源可能有不同的動機，也可能使技術及其輸出產生偏見。為了消除偏見，重要的是繼續對應用程式進行監督培訓，並制定在技術部署之前進行評估的生產和測試的具體標準。
該模型的訓練過程涉及一個稱為「微調」的階段，該階段受到監督，有助於減少有害或有偏見內容的傳播。 LLMS 代表了改善用戶體驗的巨大機會，但單獨使用它們……還不夠。雖然法學碩士能夠滿足使用者的查詢，但它們也存在產生不準確和誤導性輸出的風險。這些通常被稱為“幻覺”，法學碩士可以以如此自信的方式呈現，由於其良好的寫作能力，如果未經驗證，它們可能會導致錯誤訊息的生成。
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