1.该议题希望探究大模型在信用评估、欺诈检测和客户服务场景中的微调策略,分析其共性与差异,以优化模型性能。2.一些个人看法共同点:所有场景均需针对特定任务微调预训练模型,以提升性能。差异点:信用评估侧重信贷历史分析,欺诈检测需识别异常行为,客户服务强调自然语言处理。3.该议题的挑战:如何在保证泛化能力的同时,有效微调模型以满足特定业务需求。
大模型在信用评估、欺诈检测和客户服务中的微调策略共同点与不同点如下:共同点:
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