Nemotron-Personas

深度分析

用 Nemotron-Personas 與 NeMo Data Designer 建置韓語在地化代理人

背景：當前大多數語言模型以英語網路資料為主，缺乏韓語敬語與地區性職業文化脈絡。方法：Nemotron-Personas-Korea以官方統計與司法與醫保等種子資料合成數百萬人格，並用系統提示將人格屬性注入代理人。影響：可讓韓語代理人呈現在地語言、政策與專業信任。