这一举措促成了
Posted: Sat Dec 28, 2024 4:51 am
许多大型语言模型缺乏精确度，因为它们是在广泛、一般的数据上进行训练的，而这些数据可能并不完全准确、相关或最新。如果模型从网站和社交媒体等可能包含错误的各种来源获取数据，数据质量可能会很低。所有现代 LLM 都基于数据集模式匹配而不是逻辑推理来生成响应，因此，加强对数据、训练和评估管道的控制至关重要。这些考虑促使我们采用非常具体的方法来管理为我们的 Upwork 模型提供支持的数据。 我们的多 AI 模型方法 Uma 是支持我们整个平台工作流程的 AI。
从本质上讲，Uma 由各种 LLM 组成，它们在 Upwork 中服务于不同 印度电报手机号码列表 的目的。我们正在转向多用例特定模型结构，以便在特定业务用例中提供超乎寻常的成果。 最简单的形式是，您可以将 AI 模型分为两类：标准 AI 工作流程利用大量预训练的 LLM（如 GPT-4 或 Claude）和自定义 AI 工作流程利用较小但更精确的数据集来创建特定于用例的 LLM。这两种方法各有利弊，目前我们利用这两种方法，并借助我们广泛的市场知识和新组建的深厚 AI 专业知识团队，为客户提供最佳体验。
标准 AI 工作流程 随着法学硕士 (LLM) 去年的蓬勃发展以及我们的客户对人工智能解决方案的期待，我们知道我们必须迅速采取行动，并与 OpenAI 合作，开始利用人工智能解决关键的客户挑战，首先是解决为复杂项目创建有效职位发布的困难。 Upwork 首款基于 OpenAI 的产品 Job Post Generator 的推出。利用 GPT-3.5，它简化了职位发布创建过程，为客户将发布时间缩短了 80%。
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