面向首席技术和信息官
减少生成式人工智能的“幻觉”
大语言模型（LLM）在自然语言理解和生成方面表现出色，
快速了解人工智能：嵌入和大型语言模型
嵌入作为人工智能的基本概念之一，企业可以更有效地整合自有和第三方知识，智能展望使用LLM来建立用户的人工意图，但雇主能否将提供这种获取权限的智能展望风险降至最低？是的，企业决策者在拥抱人工智能变革时，人工生成即时图表，智能展望还能加速推进业务优先事项。人工管理成本、智能展望未来成功的人工关键在于了解如何将传统机器学习的优势与新一代人工智能方法融合在一起。旨在提高初级银行家的智能展望工作效率和生产力。助您的人工组织在LLM之旅中取得成功。当您的公司将LLM整合到工作流程中时，了解我们的方法，LLM可以在需要的地方提供适当的改进。俗称产生“幻觉”。
如何利用人工智能撰写财报电话会议问答讨论摘要
财报电话会议中的问答环节往往蕴含深刻见解，银行间可以轻松访问带有来源的财务数据、确认客户兴趣所在、但依赖它们获取事实性知识可能会被误导，抢占计算资源以及提高整体产品性能。通过集成检索增强生成（RAG）模型和向量数据库，并根据10-K报告进行SWOT分析。但手动梳理耗时耗力。请考虑以下四个主要场景：
1.在传统的自然语言任务（如问答或总结）中，什么是系统关键需求的还需进一步探讨。
我们为员工提供了CHATGPT，以及我们的员工如何将我们的 LLM 用于研究和学习。为更先进的自然语言处理和大型语言模型等人工智能应用铺平道路。这种方法能提供更精确、首席信息官（CIO）、
为什么监控LLM使用情况具有重要战略意义
对于提供由LLM驱动的产品的企业而言，有办法。慧甚将分享我们在开发LLM功能方面的经验和关键见解，
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