OpenGPTDécisions fondées sur des preuvesAssistance client
Réponses claires, sûres et conformes aux règles pour les demandes courantes.
- Pourquoi ces candidats
- Assumption · Historical. Commencez par des modèles équilibrés et adaptés aux entreprises, puis évaluez sur vos cas le respect des règles, l’empathie et la remontée des problèmes.
- Ce qui reste incertain
- Les données de préférence publiques ne testent ni vos politiques, ni vos intégrations, ni votre éventail de langues, ni vos obligations réglementaires.
Trois versions officielles à tester en priorité
Les données publiques réduisent le champ des possibilités. Elles ne remplacent pas un test contrôlé sur vos propres tâches. Sélectionnez deux ou trois candidats pour une comparaison côte à côte des données publiques.
Unknown · Not automatically certified
Aucun résultat public comparable n’est actuellement associé à cette version exacte.
Preuve publiqueLes modèles utilisent différentes échelles de preuves publiques. Les preuves manquantes ne sont pas assimilées à zéro et OpenGPT ne combine pas des sources différentes en un seul score.＋
Un point de départ pratique, pas un gagnant universelSélectionnez deux ou trois candidats pour une comparaison côte à côte des données publiques.＋
Les modèles utilisent différentes échelles de preuves publiques. Les preuves manquantes ne sont pas assimilées à zéro et OpenGPT ne combine pas des sources différentes en un seul score.
Les données de préférence publiques ne testent ni vos politiques, ni vos intégrations, ni votre éventail de langues, ni vos obligations réglementaires.
L’évaluation s’ouvre avec ce modèle de tâche et les deux premiers modèles sélectionnés. Vous pouvez modifier chaque tâche avant de recueillir les réponses.