通过 LLM 微调实现银行聊天机器人的意图分类
计算与语言
2024-10-08 v1
摘要
本研究评估了大型语言模型（LLM）用于银行行业网站上预设响应聊天机器人内意图分类的应用效果。具体而言，研究 examines 使用 SlovakBERT 相较于采用多语言生成模型（如 Llama 8b instruct 和 Gemma 7b instruct）在预训练和微调版本中的效果。研究结果表明，SlovakBERT 在范围内准确率和超出范围误报率方面均优于其他模型，确立了该应用的基准。
关键词
引用
@article{arxiv.2410.04925,
title = {Intent Classification for Bank Chatbots through LLM Fine-Tuning},
author = {Bibiána Lajčinová and Patrik Valábek and Michal Spišiak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.04925},
year = {2024}
}
备注
7 pages, no figures