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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目前银行业很早已经认识到大数据的重要性，利用开源的技术组件来建立大数据平台整合行里的数据资源，从而进一步挖掘数据的内涵价值，支持银行业务。目前本人身处商业银行，所以我只能谈谈商业银行大数据平台推进和落地的大致情况。大数据平台在大中型商业银行已经落地开花，相应的...
高性能计算 (HPC) 平台的资源监控和分析是确保其高效运行的关键组成部分。对 HPC 平台进行有效监控可以帮助您评估工作负载与硬件的匹配情况，优化资源分配，并确保应用程序高效运行。以下是一些建议和策略：基本硬件监控：CPU 利用率：检查 CPU 核心的使用情况，确保它们没有过载。...
金融企业的数据，特别是客户信息、账务信息、交易信息等，都是极为敏感，需要严格保障安全性的数据。国家金融监管机构对于金融企业的数据安全都有强监管政策，一旦发生数据泄露事件，处罚将非常严厉。一、金融企业在建设大模型应用的过程中，应该坚持私有化部署，不应将数据传输到公有...
企业大模型微调项目落地实施的关键岗位角色及职责一、项目经理职责：负责项目的整体规划、实施路径和资源协调。制定项目计划，并确保项目按计划进行。监控项目进度，解决项目中的问题和风险。负责团队成员的分工与协作，确保项目顺利进行。二、数据工程师职责：负责数据采集、清洗...
1. 计算资源预约，HPC平台可以引入预约系统，让用户提前预约资源，可以让HPC平台提前规划资源分配，避免资源需求波峰时期的排队情况。用户可以根据任务的紧急程度和优先级，提前预约所需的计算资源和时间窗口，2. 建立资源缓冲池，集群平台可以设置资源缓冲池，将一部分资源保留作为备...
将业务需求转换为数据需求是一个涉及深入理解和分析业务目标，然后确定需要收集、处理和分析的数据类型的过程。以下是将业务需求转换为数据需求的一般步骤：明确业务目标 ：首先，需要清晰地理解业务需求的目标和期望结果。这可能涉及到与业务团队进行深入交流，理解他们的痛点和...
在进行向量数据库的技术选型评估时，可以考虑以下几个方面：1、数据需求和规模：了解企业的具体数据需求，包括数据量、数据类型、数据维度和数据更新频率等。根据数据规模，评估向量数据库的承载能力和性能要求。2、查询和计算需求：确定企业对向量数据库的查询和计算需求，包括相似性...
相同之处：1. 数据存储需求量大：无论是传统业务场景还是大模型场景，都需要大规模存储数据，以满足业务需求。2. 数据安全性要求高：对于任何业务场景，数据的安全性和隐私保护都是重要的考虑因素。大模型也不例外，需要确保数据的安全性。3. 数据质...
在微调大模型的过程中，确实可能会遇到灾难性遗忘的问题，即模型在优化某一特定任务时，可能会忘记之前学到的其他重要信息或能力。为了缓解这种情况，可以采用以下几种策略：（1）重新训练：通过使用所有已知数据重新训练模型，可以使其适应数据分布的变化，从而避免遗忘。（2）增量学习：增量学习...
在实际场景中，很多数据集都是多维度的。随着维度的增加，数据空间的大小（体积）会以指数级别增长，使数据变得稀疏，这便是维度诅咒的难题。维度诅咒不止给异常检测带来了挑战，对距离的计算，聚类都带来了难题。例如基于邻近度的方法是在所有维度使用距离函数来定义局部性，但是，在高维空...
