Vi utviklet og optimaliserte flere ChatGPT-modeller som er spesielt designet for å levere presise og kontekstbevisste svar, og sikre best mulige resultater for kundesamhandlinger. Dette innebar finjustering av modellparametere for å forbedre nøyaktighet og responsivitet, tilpasset de spesifikke behovene til sluttbrukere i ulike scenarier.
Teknologier brukt
ChatGPT
Python
Jupyter Notebook
Anaconda
Maskinlæringsteknikker
Tilpasset promptutvikling
API-integrasjon
oversikt
Prompt Engineering Optimization-prosjektet var fokusert på å finjustere ChatGPTs kapabiliteter for å sikre at kundene alltid mottar relevante og kontekstuelt korrekte svar. Ved nøye justering av modellens parametere og forbedring av dens forståelse av kontekst, sørget vi for at modellen møter sluttbrukernes unike behov, forbedrer konsistensen i svarene og reduserer unødvendig output.
omfang
Vårt omfang inkluderte utforming av tilpassede prompts, justering av modellparametere og implementering av tilbakemeldingsmekanismer for å finjustere modellens svar. Ved å integrere spesifikke engineering-teknikker utviklet vi en modell som tilpasser seg dynamisk og opprettholder høy nøyaktighet og kvalitet i sanntidssvar.
løsning
Gjennom avansert promptutvikling og modelltilpasning utviklet vi en optimalisert ChatGPT-modell skreddersydd for å levere presise og verdifulle svar. Denne oppsettet ga oss muligheten til å skape en mer intuitiv interaksjonsopplevelse og øke den generelle tilfredsheten med omtrent 80 %, og sikre at hver output stemmer overens med den tiltenkte konteksten og bruken.