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)
热度排序时间排序问题
在进行技术选型与集成方案时，企业需要考虑以下几个方面：大模型技术选择：企业需要根据自身业务需求和技术实力选择合适的大模型技术。常见的大模型技术包括分布式计算框架（如Hadoop、Spark）、分布式数据库（如HBase、Cassandra）和分布式存储系统（如HDFS、GlusterFS）等。原有架构分析...
几乎所有在线服务都在收集我们的个人数据，并可能将这些数据用于训练 LLM 。然而，模型会如何使用这些用于训练的数据则是难以确定的。如果在模型的训练中使用了诸如地理位置、健康记录、身份信息等敏感数据，那么针对模型中隐私数据的提取攻击（ Data extraction attack ）将会造...
建立GPU资源池多GPU弹性部署和调度采用虚拟化技术异构算力资源统一管理
在英伟达GPU性能不断剪裁的情况下，金融行业的大模型资源池建设需要综合考虑多个方面，以确保模型的训练和应用能够顺利进行。以下是一些建议：硬件选型与配置 ：多样化GPU选择 ：不要仅依赖于某一品牌或型号的GPU，考虑多品牌、多型号的GPU混合部署，以降低对单一供应商的依赖，并增加系...
以场景落地为目标，缺啥整啥，没必要求大求全。
大模式如何与原有架构（如数据湖、湖仓一体、数据仓库）相结合，成为了企业架构中需要考虑的问题。企业需要对现有的数据架构进行全面的评估，了解其功能、数据处理能力、存储容量、查询性能等，有助于确定大模型与原有架构结合的方式和可行性。企业还需定义统一的集成接口标准，使大...
数据湖和湖仓一体在大模型训练方面可以发挥积极作用，主要体现在以下几个方面：首先，数据湖能够作为一个集中式存储平台，汇集大量不同来源、不同格式的数据。这对于大模型训练至关重要，因为大模型通常需要大量的数据进行训练，以捕捉数据的复杂模式和关联。数据湖能够提供一个统一...
大模型在运用传统结构化数据时，可以通过一系列步骤和方法来充分利用这些数据资源，提高模型的性能和应用效果。以下是一些关键步骤和考虑因素：数据准备与预处理 ：数据清洗 ：去除重复、错误或不完整的数据，确保数据的准确性和一致性。特征工程 ：根据任务需求，从结构化数据中提取有...
大语言模型·2024-01-10
在当前的银行系统中，业务部门获取数据的方式确实存在一定的困难和门槛。为了降低业务部门对技术的关注度并增加对数据的关注度和分析，利用大模型实现类似于ChatGPT的问答方法是一个有前景的方向。这种方法可以使业务人员通过自然语言提问，然后由模型返回可执行的SQL查询，从而...
