使用者體驗：透過提供更精確和相關的資訊來增強整體使用者體驗。
競爭優勢：透過利用高度專業化的人工智慧系統，提供優於競爭對手的顯著優勢。
它們是如何微調的？
微調是指使預先訓練的法學 WhatsApp数据 碩士適應特定的任務或領域。
它涉及幾個步驟：
特定任務資料集：收集與特定任務相關的較小、較集中的資料集。此資料集通常標有任務的正確答案或分類，例如客戶服務互動、醫療記錄或財務文件。
訓練過程：預訓練模型在這個專門的資料集上進一步訓練。該過程涉及調整模型參數以更好地適應特定任務。
使用的技術包括：
監督微調：模型學習根據提供的訓練資料預測標籤或輸出。
參數調整：模型的權重和偏差經過微調，以優化語言模型的任務性能，確保它以特定於任務的方式利用其一般知識。
評估和迭代：在驗證集上評估微調模型以評估其性能。準確度、精確度、召回率和 F1 分數等指標用於衡量有效性。根據評估，可以在迭代過程中進行進一步調整，以完善語言模型的表現。
