Owner Data

Convin 收集专有和开源领域特定数据，以创建广泛的训练集。这些数据经过清理和预处理，以消除噪音并确保高质量。

质量过滤可以帮助消除低质量或垃圾内容，重复数据删除技术可以删除重复的条目，并且所有个人身份信息（PII）都会被删除。

然后通过标记化将文本分解为称为标记的更小的单元，从而允许模型有效地处理文本。

3. 预训练
经过清理和处理的数据集用于预训练 Convin LLM。此预训练 圣基茨和尼维斯商业电子邮件列表 阶段可帮助模型深入了解语言模式并适应各种语言和语境。



4. 微调
微调是一个迭代过程，其中模型在特定于任务的标。此步骤会根据预训练中已有的知识调整模型的参数，以准确预测标签。

监督微调增强了模型在特定任务上的性能，使其对于为 BFSI 应用定制 LLM 而言非常有效且高效。

通过实施 Convin LLM，BFSI 联络中心可以利用先进的语言模型和生成式 AI的力量来转变其运营方式、增强客户体验并保持市场竞争优势。

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BFSI 呼叫中心如何利用生成式 AI？
金融行业联络中心越来越多地利用生成性人工智能来获得可操作的见解并提供自动反馈以增强业务成果。