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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客服类场景应该是各大金融机构主推的场景，也是比较容易落地的。
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...
如何构建高效的资源配置策略以支持大型模型项目？一、资源评估在开始构建资源配置策略之前，首先需要对现有的资源进行全面的评估。这包括评估硬件资源（如计算能力、存储空间、网络带宽等）和软件资源（如各类软件许可证、工具库等）。对于大型模型项目，计算资源的评估尤为重要，因为模...
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...
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...
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...
企业大模型数据治理是确保企业数据质量、安全性、可靠性和一致性的关键。在选择企业大模型数据治理的方法和工具时，我们更倾向于以下几个方面，并会说明相应的理由：数据质量管理和校验 ：我们强调数据质量管理和校验的重要性。通过数据清洗、格式转换和校验程序，可以确保数据的...
