Language Models and User Preferences
Модели языка, построенные на больших моделях языка (LLMs), нашли применение во множестве областей, но они не всегда адаптируются к конкретным пользователям и задачам. Исследователи изучили интерактивное обучение языковых агентов на основе редакций пользователей. Команда исследователей из университета Корнелла и Microsoft Research New York представили алгоритм CIPHER, который позволяет извлекать предпочтения пользователей из контекста и генерировать ответы, учитывая эти предпочтения.
Применение в бизнесе
Используйте алгоритм CIPHER для создания персонализированных ответов клиентам, автоматизации процессов обработки запросов и улучшения эффективности коммуникации.
Эффективность алгоритма CIPHER
Алгоритм CIPHER позволяет снизить затраты на редактирование ответов на 31% в задаче суммаризации и на 73% в задаче написания электронных писем. Он также обеспечивает высокую точность предпочтений пользователей и превосходит другие методы в снижении затрат.
Практическое применение
Ознакомьтесь с использованием ИИ-ассистента в продажах от Flycode.ru, который помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент и снижать нагрузку на первую линию.
