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使用AWS LLM League和Amazon Sagemaker AI

2025年4月29日 16:21 33 Comments
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这篇文章展示了AWS LLM League的游戏启示能力如何加速合作伙伴的实用AI开发能力，同时展示了微调较小的语言模型如何为特定行业需求提供成本效益，专业的解决方案。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
城市和地方政府不断寻求增强其非紧急服务的方法，因为他们认识到智能，可扩展的联络中心解决方案在改善公民体验方面起着至关重要的作用。 AWS总理服务合作伙伴和Amazon Connect Service交付合作伙伴的Invession Systems，LLC（干预）一直处于这种转型的最前沿，其联系中心解决方案专为Connectiv CX而设计，称为Connectiv CX，用于社区参与。尽管他们的解决方案已经通过AI驱动的自动化和全渠道互动来简化了市政服务的交付，但干预却认识到具有先进的生成AI功能的进一步增强的机会。Int​​ervision使用AWS LLM League使用AWS LLM League加速其生成AI开发以实现非紧急性（311）接触中心。 As AWS LLM League events began rolling out in North America, this initiative represented a strategic milestone in democratizing machine learning (ML) and enabling partners to build practical generative AI solutions for their customers.Through this initiative, InterVision’s solutions architects, engineers, and sales teams participated in fine-tuning large language models (LLMs) using Amazon SageMaker AI specifically for municipal service scenarios.干预利用这种经验来增强他们的连接CX解决方案，并证明了AWS合作伙伴如何快速开发和部署特定于特定的AI解决方案。这篇文章展示了AWS LLM Leage的游戏效果如何加速合作伙伴的实用AI开发能力，同时展示较小的较小语言的特定型号，以提供成本效益，专业的领域。 LLM League代表了通过游戏实现ML民主化ML的创新方法。该计划证明，使用正确的工具和指导，几乎所有角色 - 从解决方案架构师和
中心 较小的 先进的 AI 扩展的 增强的 重要的 游戏 成本效益 League ML 证明 功能的 驱动的 增强 新方法 正确的 自动化 提供 合作伙伴 专业的 语言的 AWS 服务的 开发 认识到 CX LLM 改善 干预 解决方案 特定的