USATechnologie und Telekommunikation2025 – laufendAT&T
Ask AT&T, Kundenservice-Agenten mit feinabgestimmten Modellen
NVIDIA meldet bis zu 40 % höhere Antwortgenauigkeit, nachdem AT&T seine KI-Agenten weitertrainiert hat
Ausgangslage
Rechenkosten und Antwortzeiten stiegen. Knapp 10.000 Dokumente änderten sich mehrmals pro Woche, was es erschwerte, die Antworten der Modelle aktuell und richtig zu halten.
Vorgehen
AT&T und Quantiphi nutzten NVIDIA NeMo und NIM, um Daten aufzubereiten, Modelle feinabzustimmen und die Ergebnisse wiederholt zu bewerten. Unter den getesteten Modellen schnitt Mistral 7B am besten ab. Die Agenten griffen per Retrieval auf aktuelle Dokumente zu.
Kennzahlen
Erkenntnis
AT&T kombinierte die Feinabstimmung der Modelle mit wiederholter Bewertung und dem Abruf aktueller Dokumente.
Kategorien
- Größe
- Großunternehmen
- Unternehmensfunktion
- KundenserviceIT und F&E
- Innovationsart
- Prozessinnovation
- KI-Technologie
- KI-AgentenGenerative KI
- Einführung
- Gemeinsame Entwicklung mit Partnern
- Nachweis
- Fallstudie des Anbieters
Quellen
Quellenzusammenfassungen
NVIDIA berichtete, AT&T habe Modelle für seine Kundenservice-Agenten mit NeMo und NIM feinabgestimmt. Genannt werden eine bis zu 40 % höhere Antwortgenauigkeit nach dem Weitertraining und ein Rückgang der Kosten für die Callcenter-Analyse um 84 %.
Ausführliche Angaben finden Sie in den Originalquellen.