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)
热点
不可以直接购买，可以曲线 库存，新采购目前比较困难
对于银行来说，决定是否替换传统模型并采用大模型应该考虑以下几个关键因素：数据规模和复杂度：大模型通常在处理大规模和复杂的数据方面具有优势。如果银行的业务涉及大量的数据，包括结构化和非结构化数据，而且这些数据之间存在复杂的关联和模式，那么采用大模型可能能够更好地挖...
作为起步资源来说，可以先购置若干台中高配的AI芯片服务器作为训练或推理服务器，英伟达或国产AI芯片的都可以，大概30-100w一台。更简便的方法是使用大厂的云服务，现在逐渐完善大模型的云服务，再使用脱敏后数据做些微调训练，然后把模型拿回行内部署。...
处理大量敏感数据和保护用户隐私对金融机构来说是至关重要的。以下是一些金融机构可以采取的措施来处理敏感数据并保护用户隐私的建议：数据分类和访问控制：对敏感数据进行分类，并根据用户角色和权限实施严格的访问控制策略。只授权特定的员工或系统访问敏感数据，并确保访问日...
单就银行业来说，目前还处在探索阶段，一是探索如何搭建自己的大模型，二是在哪些场景使用，其中一属于二的前提。场景探索方面，各家几乎都首选智能客服，因为这是最容易切入的场景，客服领域有比较成型的问答库。其他的员工助手，投研报告什么的，无论你要他生成什么，你都需要先把要喂给大...
Redis·2023-07-10
Redis6.2以后引入渐进式逐出优化，maxmemory_eviction_tenacity参数控制超时时间，历届版本也进行了相关优化和功能添加。Redis6.2和7.0版本提升了内存、性能和可用性，支持渐进式逐出和新的info指令。...(more)
浏览673
大语言模型·2023-07-10
多模态大模型和多模态知识图谱都是实现多模态认知智能的路径，各有优劣。大模型具有关联推理能力强、多任务通吃等优点，但可靠程度低、训练成本高。知识图谱具有专业可信度高、可解释性好、可扩展性强等优点，但推理能力弱、人工成本高。两者应互相帮助、互为补充，共同推进人工...(more)
云计算·2023-07-10
算力网络是后云计算时代的决胜局，算力是数字经济发展的关键驱动力，算力网络可以实现资源的跨域调度和流动，节流降本，开源增效。算力网络面临标识、度量、技术验证、多云统一运营、算力编排等问题，需要场景化的行业需求和AI+大数据+行业经验相结合。...(more)
浏览597
8 会员关注
在金融场景中，部署应用大模型面临以下核心难点和卡点：数据质量和数据隐私：大模型需要大量的高质量数据进行训练和部署。然而，金融数据往往复杂多样，存在缺失值、异常值和噪声等问题。此外，金融数据涉及敏感信息，如个人身份和交易记录，需要严格的数据隐私保护。因此，确保数据质量和...
