1、背景随着业务创新以及分布式架构、微服务、大数据、人工智能等技术演进,使得银行业IT运维面临软硬件数量激增、应用和架构复杂化、变更频繁、调用链显著增长、运维数据井喷等困难和挑战。运维技术在各行各业的重要性越来越高,特别在商业银行使用更广、更深,由于商业银行...
(more)一、主题说明:该主题探讨了当大型模型产生极端错误回答时,如果得到良好处理,对企业用户有哪些好处。答案涉及到错误处理的重要性,包括及时发现和纠正错误可以提高企业对模型的信任度,确保决策基于准确信息。另外,通过监控模型性能、实施强化学习以及分析错误,企业能够不断改进模...
(more)众所周知,LLM(大型语言模型)正在成为推动下一波技术创新浪潮的颠覆性力量,类似于互联网、智能手机以及云计算所引发的革命。通常来说,LLM(大型语言模型)往往具备丰富而强大的功能。它能够生成令人惊叹的新颖文本,进行语言翻译,撰写各种类型的富有创意的内容,并以信息丰富的方式回答...
(more)一、引言从九十年代到今天,应该说信息化技术发展经历了快速发展的三十多年。尤其是互联网催生出来的各种信息化技术使得IT从业务的辅助角色逐步变成了业务的推动,甚至是主导角色。同样作为保障企业信息系统安全运行的运维行业也从原来的手动逐步发展到自动,又从自动发展到智...
(more)随着技术的不断演进,在开源语言模型领域,LLaMa2已成为强有力的竞争者。LLaMa2由Meta(以前称为Facebook)开发,与同类产品ChatGPT相比具有多种优势。本文将深入探讨LLaMa2与ChatGPT差异性对比,以供大家在实际的业务场景中进行技术选型参考。1.什么是ChatGPT?ChatGPT是OpenAI于2022...
(more)金融企业部署高可用的向量数据库可以采取以下运维实践和策略:1、部署集群架构:建立一个由多个节点组成的集群架构,以确保高可用性和容错能力。在集群中,数据可以复制到多个节点,当一个节点发生故障时,其他节点可以继续提供服务。2、数据复制和备份:使用数据复制和备份策略确保数...
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...
模型评估指标是衡量模型质量的标尺,有以下指标可以评估大模型成效。首先,我们要关注模型的可重现性,这意味着模型结果可以反复使用,并保持一致性和准确性。其次,准确性也是评估模型的重要因素,通过R^2值和解释方差等指标,我们可以对模型的预测能力进行衡量。当然,我们还要考虑模...
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...
一、如何规范金融行业应用系统业务和IT技术数据的大模型应用的数据标准,有利于更好发挥大模型在金融行业的作用 ?答:制定统一的数据标准 :金融行业应制定一套统一的数据标准,包括数据格式、数据质量、数据安全性等方面的规定,以确保不同系统之间的数据互通性和一致性。建立数据...