人工智能人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。...(more)
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大语言模型·2024-02-19
神经语言模型(NLM)是基于神经网络的语言模型，包括循环神经网络(RNN)和变压器(Transformer)，能更好地处理自然语言，解决了传统模型的局限性，在自然语言处理领域取得了显著成果。
华为NAS存储防勒索方案和隐私计算的可信执行环境是两个针对不同问题的方案。 华为NAS存储防勒索方案覆盖了SAN存储、NAS存储与备份存储的应用场景，通过诸如存储加密、Air Gap、安全快照等关键技术实现数据防篡改、数据安全检测和安全的数据恢复。这个方案不仅能够通过数据...
在信用评估、欺诈检测和客户服务中，大模型的微调策略存在以下共同点和不同点：共同点：数据处理和微调：这三个领域都需要对数据进行有效的清理和处理，以确保训练出高质量的模型。不同点：学习方式不同：信用评估和欺诈检测通常采用监督学习方式，而客户服务则更倾向于使用无监督学习方...
在拥抱大模型趋势下，传统金融企业IT基础架构关键角色应该提升以下核心技能：（1）深度学习和大数据技术：随着大模型的发展，对深度学习和大数据技术的需求日益增加。关键角色需要具备深度学习模型的理解和应用能力，以及大规模数据处理和分析的经验。（2）安全和隐私保护：金融领域涉及大量...
要提供稳定训练断点保存和恢复的存储能力，可以考虑以下几点：使用持久化存储 ：在训练大语言模型时，应使用持久化存储来保存模型的状态和参数。这样，即使在训练过程中出现中断，也可以从保存的状态和参数中恢复训练，而不是从头开始。定期保存模型状态 ：在训练过程中，可以设置一定的周...
1、使用GPU进行并行计算,利用GPU多核优势加速矩阵操作,大幅提升训练速度。2、开启数据并行训练,利用多张GPU通过数据切分方式进行模型训练,实现几何级别的加速。3、使用分布式训练框架如Horovod、Tensorflow 分布式等,支持多个服务器多个GPU并行训练,线性地缩短训练时间...
需要提前考虑以下因素进行可行性分析：1. 数据质量与安全性：金融行业对数据质量和安全性有很高的要求。在选择训推一体化架构时，需要评估数据清洗、去重、脱敏和加密等方面的需求，确保数据完整、准确和安全。2. 技术选型与实现：根据业务需求和资源限制，评...
