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我们介绍了CHATSQC，这是一种创新的聊天机器人系统，将OpenAI大语言模型（LLM）的力量与统计质量控制（SQC）的特定知识基础相结合。我们的研究重点是使用特定的SQC参考来增强LLM，阐明了数据预处理参数和LLM选择如何影响生成的响应的质量。通过插图这一过程，我们希望激励更广泛的社区参与，以完善LLM的设计和输出评估技术。我们还强调了SQC Do的潜在研究机会 - 可以通过利用CHATSQC来促进，从而扩大了SQC的应用范围。我们工作的主要目标是提供一个模板和概念概念，以了解我们的社区如何利用LLM。为了不断改进CHATSQC，我们要求SQC通讯提供反馈，突出潜在问题，请求其他功能和/或通过我们的公共GitHub存储库通过拉动请求进行贡献。此外，团队将继续探索添加补充参考材料，以进一步改善对聊天机器人的上下文理解。总的来说，CHATSQC证明了SQC中AI的变革性潜力，我们希望这将促进该领域AI集成的进一步进步。
UVA-dare（数字学术存储库）
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