匿名用户
熟悉掌握技术
本文根据最近学习心得整理而成,主要阐明如何去设计一个大模型的IT基础设施,文章内容会保持在框架性方法层面,尽量避免具体细节绑定而产生的面向范围狭窄问题。一.前期评估首先,在开始设计之前,你必须明确自己搭建私有化大模型的目的所在,并对可投入的时间和成本有明确估算,确保在...
(more)匿名用户
匿名用户
匿名用户
我觉得现阶段不要想的太多,也不要用之前搞系统的方式来看待新东西。使用似SuperCLUE,C-Eval等的评测,加上自己的一些主动评测就好。其实目前私有化部署方面Llama2 是最佳选择,做大模型评测交给类似BAAI(flagEval等),SuperCLUE就好,不要自己去玩。...
说到潜在问题,个人理解可能有以下几个方面的问题吧。一是数据隐私问题:大语言模型需要大量的数据来训练和优化模型,但是金融企业处理的数据通常包含大量的隐私信息,如个人身份信息、信用卡信息、财务信息等。如果这些数据不加保护地被用于训练模型,可能会泄露客户隐私,引起法律...
前几天看计世资讯的报告,核心观点是PaaS的黄金发展期到了,我非常认同。其实随着平台从IaaS上升到PaaS,系统复杂度日益提高,自动化运维(智能运维、AIOPS、IToA、IToM...)的机会也到来了,最近好件事都跟自动化运维相关,就是最好的证明。一、我们看到的一些趋势1、巨头们是怎么看...
(more)NVIDIA nemo 是由英伟达开发,可用于数据收集、大模型训练、微调、部署。框架具备fine-tuning, prompt learning, and adapter techniques能力,对模型生成内容做优化,学习特定领域知识等;推理上框架使用 NVIDIA Triton优化 AI 推理;数据处理上,nemo包含全面的数据预处理功能,能完...
感觉针对不同行业会发展出不同的大模型,现在大模型展现出的能力是多样化的,能理解语义,能总结分析,能生成图片视频,比如说游戏行业可能需要生成图片,新闻行业就需要生成文稿,而金融行业可能需要智能检索。...