例如，为了创建自己的人工智能聊天机器人，公司需要使用专门用于文本理解和生成的大型语言模型 (LLM)。然后，她对她的聊天机器人进行个性化设置，无论它是用于销售、客户服务还是潜在客户开发的聊天机器人。第三步的目标是预测尽可 电话号码收集 能多的数据集，也就是说，考虑数据之间的所有可能的组合，人工智能必须识别或关联这些组合。为此，需要收集大量的传入数据（通常几千甚至几十万）。其中，一部分数据将用于AI训练阶段，另一部分数据将用于测试AI。
例如，在创建聊天机器人时，需要收集尽可能多的信息和数据，例如客户对话、常见问题、典型的客户查询，甚至行业特定的术语。重要的是要知道，选择预先训练的 LLM 可确保聊天机器人拥有坚实的知识基础。
4. 学习人工智能
人工智能在学习过程中变得越来越高效。这种学习必然涉及大量传入数据的传输。
设计好要使用的数据集后，需要将学习定位到AI的用途。因此，从同一个数据集中，用户告诉AI要寻找什么以及要转录什么以适应人类的交流。了解顾客的情感和忠诚度水 这里是关于训练人工智能应该寻找的信息类型及其来源。与之前由人类操作员告诉人工智能如何行动的阶段不同，这个训练步骤由机器单独处理。然而，它需要相当大的计算能力。
为了很好地训练人工智能，必须给予时间来整合所有数据并将训练外包给特定的云，以免减慢其他正在进行的进程。
回到训练人工智能聊天机器人的例子，使用微调技术来完善 LLM 可能是明智之举。这种方法允许将预先训练的模型专门用于特定任务。
6 – 进行测试
测试阶段涉及评估人工智能在真实环境中的适用性。移动数据库 为了测试人工智能在流程开始时确定的需求方面的性能水平，建议使用在数据集设计阶段预留的数据分组。
如果AI测试没有定论，则必须重新评估传入的数据并重新开始训练阶段，以最大限度地发挥AI的理解能力。
对于聊天机器人来说，测试阶段可以包括模拟复杂的对话，询问各种各样的技术性问题。然后，为了评估绩效，可以衡量成功率、响应时间、响应的相关性甚至理解细微差别的能力。
8. 了解人工智能
人工智能模型的有效部署依赖于掌握这些关键步骤并使用适当的方法。对于希望在该领域接受培训的人来说，有几种选择：在线教程、教育平台上的课程，甚至是专门的训练营。
在这些解决方案中， Jedha Bootcamp 提供的Prompt Engineer 培训允许在短短一周内 掌握 与生成式 AI 交互的 快速工程，并使用 适合专业需求的无代码工具创建个性化应用程序。此类培训面向那些希望充分利用生成式人工智能的能力，同时为其项目开发定制解决方案的人。