Genesys は大規模言語モデル (LLM) をどのように微調整するのでしょうか?

幻覚は、カスタマーケアなどのユースケースや、医療、金融サービス、小売などの業界向けに選択された会話データセットを使用してモデルを微調整することで軽減されます。このプロセスでは、ユースケースに合わせてモデルの重み付けを変更することで、幻覚を大幅に削減できます。

プロンプトのベストプラクティスは、大規模言語モデル (LLM) に指示して回答を捏造することを回避し、質問が関連性がないか回答できない場合は「わかりません」と言うように設定されています。この動作により、LLM は回答に高い信頼度を持ち、正しい出力の例で応答を制限し、決定論的温度を可能な限り低く設定します。

検索拡張生成 (RAG) は、応答がビジネスからの既知の適切なデータ セットから派生されるように応答を制限します。