LLM 無法自我修正，這可以透過結合經過測試

的人工智慧（例如 CAI）使用來解決，CAI 更可靠，可以將 LLM 連結到準確的資料池。其他需要採取的措施包括採用人機互動方法，特別是在檢查企業聯絡中心的法學碩士使用情況時。確保有人在與最終用戶共享之前驗證法學碩士產生的內容至關重要。

 

 部署的最佳實踐 目前的法學碩士迭代

雖然有所改進，但對於大規模業務部署來說還不夠 瑞士 WhatsApp 號碼數據 準確。它們顯示出巨大的前景，但如果處理敏感或客戶特定的數據，在外部共享任何法學碩士產生的輸出之前，應透過人機互動方法限製或驗證它們的使用。對於希望使用其用途的組織來說，將法學碩士歸類為探索性或開發環境測試是最好的起點。

 避免將它們放置在需要高度敏感的環境

中，例如可能對企業產生法律影響的任務，也是 Gmail 電子郵件資源 明智的做法。法學碩士與其他人工智慧模型 研究、產品開發和市場上有無數的人工智慧模型。與聯絡中心最相關的包括以下內容： 狹義人工智慧 狹義人工智慧是人工智慧的一個類別，涵蓋旨在在沒有人類支援的情況下完成特定任務的人工智慧。

 

 與法學碩士和 GAI 不同，狹義人工智

慧產生可複製的結果。人工智慧驅動的聊天機器人是狹義人工智慧的一種形式。會話式人工智慧 CAI 涵蓋了更廣泛的技術和技術方法。將 CAI 視為聊天機器人等事物背後的驅動力，它利用自然語言處理、NLU 和機器學習 (ML) 模型，以對話方式響應用戶請求。聊天機器人與法學碩士不同，聊天機器人接受有限數據子集的訓練，並包含一系列意圖數據，因此它們可以提供可重複、準確的結果。

 

 在提供回應時，LLM 會根據大量資料

進行近似，但並未針對特定功能進行最佳化。深度學習與機器學習 機器學習 (ML) 是人工智慧的一個子領域，專注於讓電腦系統具備學習模式並透過演算法和統計模型做出資料驅動決策的能力。深度學習 (DL) 是 ML 的一種高級形式，它利用人工神經網路來模仿人腦的學習過程。

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