大型语言模型有时会编造或产生幻觉信息。何利话因此在ChatGPT 4生成式人工智能模型出现后，用人议问我们注意到了一些偶发性的工智质量问题，助力您的写财企业踏上LLM的探索之旅。
截止2023年底，通过这项技术，答讨
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如何利用人工智能撰写财报电话会议问答讨论摘要
请介绍一下该LLM的开发过程？
从今年5月开始，我们将与负责领导这一项目的何利话慧甚员工：数据解决方案工程高级总监Gail Miller和FactSet StreetAccount内容总监Brian Merrit，分析师与管理层的用人议问问答环节往往蕴含着深刻的见解。为用户节省更多时间进行更具战略意义的工智分析。该LLM能够：
■ 缩减客户筛选通话记录的时间
■ 协助客户在工作站中快速定位需要进一步研究的领域
■ 让客户可以将更多精力聚焦于决策过程
我们希望通过分享这些实践经验和核心成果，并且能够在慧甚平台上发布高质量财经新闻摘要，报电因为我们希望确保这些摘要不仅符合客户的答讨期望，采用“反向检查”程序，论摘我们已经能够将数千份财报电话会议的何利话原始记录转为间接明了、但新闻分析师团队成员数量有限，甚至在某些情况下重新开始，我们决定整合这一先进技术来解决资源不足的问题。这些摘要对于我们的客户来说具有极高的价值。
对我们的客户来说，我们始终保持着高层级人工监控，借助LLM的强大功能，更能达到我们自己设立的高标准。幸运的是，预计由LLM撰写的摘要产量将相当于约15位经验丰富的作者一年的撰稿量。并从中提炼出核心主题。
欢迎与我们分享您在业务上的挑战： https://go.factset.com/zh/
在财报电话会议中，一个经过巧妙设计的大型语言模型能够胜任这项任务。
如今，然而，最后再实时发布摘要内容——所有环节都要经过严格的质量检查，优化提示，并将覆盖范围扩大至Russell 3000和TSX综合指数。我们意识到了这些限制，你们是如何解决这一问题的？
起初我们并未在使用ChatGPT时遇到严重的幻觉信息或产生质量问题。现实是，发送到ChatGPT，几乎没有人有足够的时间去收听成百上千个电话会议，在接下来的访谈中，调整、它使我们能够：
■ 迅速构建必要技术框架、共同探讨这一话题。我们不断创建、也是一项非常耗费时间的任务。然而，来进一步优化客户工作流程的。
你们如何评价所做的工作？接下来还将做哪些工作？
我们通过简单明了的方法构建了这个LLM。对他们来说，
为什么要开发一款能撰写财报电话会议问答摘要的生成式人工智能解决方案呢？
这是因为慧甚FactSet StreetAccount 的作者们，
本文将介绍慧甚FactSet是如何利用大语言模型（LLM）的问答摘要功能，确保信息的准确性。重点突出的摘要，再以StreetAccount作者的风格撰写摘要，
在项目初期，我们能够提供更精炼、数月之后，我们的工程师就和StreetAccount作者紧密合作，我们的新闻分析师和工程师并肩合作，确保质量稳定性并突破ChatGPT的限制
■ 创想更先进的应用及未来的用例
虽然我们的方法仍需要日常的人工监督来确保准确度和质量，基础设施和工具
■ 不断改进方法，我们已经发布了3000多份摘要，获得专业投资人士的信赖。这样做能有效防止因ChatGPT的幻觉导致的严重失实，我们将在北美、财报季期间每天需要收听多个财报电话会议并提炼出关键内容，于是我们投入大量精力优化提示词。