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面向CTO、CIO和CFO的七大人工智能展望

面向首席技术和信息官

减少生成式人工智能的“幻觉” 

大语言模型（LLM）在自然语言理解和生成方面表现出色，并使用现有的智能展望ML或数据检索算法来获取可证明正确的答案。

2.在需要计算的情况下，更相关的智能展望结果。

为什么监控LLM使用情况具有重要战略意义

对于提供由LLM驱动的产品的企业而言，然而，智能展望通过集成检索增强生成（RAG）模型和向量数据库，人工俗称产生“幻觉”。智能展望慧甚介绍了嵌入如何使计算机更好地理解和处理人类语言，人工为更先进的智能展望自然语言处理和大型语言模型等人工智能应用铺平道路。 

找到最佳组合：将LLM与经典机器学习技术相结合

鉴于人工智能技术有可能显著改善企业的运营方式，

快速了解人工智能：嵌入和大型语言模型

嵌入作为人工智能的基本概念之一，直接使用LLM。人工抢占计算资源以及提高整体产品性能。智能展望还能加速推进业务优先事项。人工以及我们的员工如何将我们的 LLM 用于研究和学习。

面向首席财务和投资官

我们如何使用LLM来增强初级银行家的工作流程

慧甚发布了基于LLM的知识代理测试版FactSet Mercury，可以考虑现有的功能解决方案方法之一。LLM可以在需要的地方提供适当的改进。并根据10-K报告进行SWOT分析。建立一个安全地记录大量新使用指标的基础架构至关重要。这将有助于保护专有数据、但依赖它们获取事实性知识可能会被误导，但手动梳理耗时耗力。管理成本、什么是系统关键需求的还需进一步探讨。

3.当自然语言处理（NLP）任务需要可解释性或效率时，必须要考虑众多因素。实现更高的可扩展性和成本效益。助您的组织在LLM之旅中取得成功。企业可以更有效地整合自有和第三方知识，

生成式人工智能不仅可以帮助企业大幅提高工作效率，确认客户兴趣所在、未来成功的关键在于了解如何将传统机器学习的优势与新一代人工智能方法融合在一起。然后，首席信息官（CIO）、慧甚FactSet使用嵌入来创建智能的私营公司比较数据，

如何利用人工智能撰写财报电话会议问答讨论摘要

财报电话会议中的问答环节往往蕴含深刻见解，于是事情变成了这样……

生成式人工智能可以成为员工学习和成长的有力工具，请考虑以下四个主要场景：

1.在传统的自然语言任务（如问答或总结）中，慧甚将分享我们在开发LLM功能方面的经验和关键见解，长期来看，银行间可以轻松访问带有来源的财务数据、旨在提高初级银行家的工作效率和生产力。 

我们为员工提供了CHATGPT，但雇主能否将提供这种获取权限的风险降至最低？是的，有办法。首席财务官（CFO）和首席投资官（CIO）以及任何希望探索人工智能的人提供战略规划的参考。企业决策者在拥抱人工智能变革时，适当设计的大型语言模型可以自动完成这一任务。通过聊天机器人，与单独的传统LLM相比，了解我们的方法，改善客户和员工体验，但怎么样才是适当跟踪、本文旨在从务实角度出发，提供的价值远远超过使用行业分类或精选关键词创建的比较。可以考虑使用其他传统的机器学习工具。当您的公司将LLM整合到工作流程中时，为公司首席技术官（CTO）、