Phone Data Set

Workday 的方法始终从数据开始。Workday 和我们的客户拥有全球最大、最干净、最有差异化的企业数据集之一。这些数据涵盖了组织中与人员和资金相关的广泛应用，可以解锁可用于加速工作、协助完成任务甚至改变企业运营方式的模式。数据也是 Workday 开始解决使用权、监管、法律和道德问题的地方。Workday 已经构建了一个行业独特的机器学习开发平台，从头开始构建这些概念。

这些数据的价 德国手机号码数据 值不仅在于其数量庞大，还在于其多样性。这些数据代表了 10,500 多个组织，这些组织的规模从数十人到数百万人不等，涉及数十个行业和国家。当您将一个小型数据集切分以提出和回答特定问题时，您很快就会用尽足够的数据来满足 LLM 的需求。Workday 的数据集非常庞大且多样，因此可以对其进行切分，同时仍保留足够的数据来获得高质量的结果。

这种使用较小数据集的能力与我们的模型方法相一致。一般来说，我们使用从较大模型衍生（“提炼”）的较小模型（尽管与三年前的 LLM 相比，它仍然大得惊人）。我们用这些较小的数据集训练每个模型，并添加必要的上下文，以产生比较大的广义模型在速度和准确性方面更好的结果，而且花费的时间和金钱要少得多。使用较小的模型，我们还可以增加上下文窗口，让 LLM 承担更复杂的任务。然后我们可以将这些模型组合起来——每个模型都是一个费用、工资或合同等特定领域的“专家”——使我们能够解决涉及多个领域的复杂问题。