说到潜在问题,个人理解可能有以下几个方面的问题吧。一是数据隐私问题:大语言模型需要大量的数据来训练和优化模型,但是金融企业处理的数据通常包含大量的隐私信息,如个人身份信息、信用卡信息、财务信息等。如果这些数据不加保护地被用于训练模型,可能会泄露客户隐私,引起法律...
前几天看计世资讯的报告,核心观点是PaaS的黄金发展期到了,我非常认同。其实随着平台从IaaS上升到PaaS,系统复杂度日益提高,自动化运维(智能运维、AIOPS、IToA、IToM...)的机会也到来了,最近好件事都跟自动化运维相关,就是最好的证明。一、我们看到的一些趋势1、巨头们是怎么看...
(more)NVIDIA nemo 是由英伟达开发,可用于数据收集、大模型训练、微调、部署。框架具备fine-tuning, prompt learning, and adapter techniques能力,对模型生成内容做优化,学习特定领域知识等;推理上框架使用 NVIDIA Triton优化 AI 推理;数据处理上,nemo包含全面的数据预处理功能,能完...
感觉针对不同行业会发展出不同的大模型,现在大模型展现出的能力是多样化的,能理解语义,能总结分析,能生成图片视频,比如说游戏行业可能需要生成图片,新闻行业就需要生成文稿,而金融行业可能需要智能检索。...
1)GPU如何加速后台的模型学习训练过程? 大模型训练由于模型参数尺寸很大,很难在一块GPU上进行训练,所以采用模型并行和数据并行的方式进行训练,具体可以参考英伟达megatron-lm或megatron-deepspeed。2)在模型应用过程中,GPU是否也能起到加速作用? 不知道您是不是指大模型推理阶段...
原本就没有统一的定义吧,也就不存在延伸的问题了,只要参数足够多,那就可以自称为大模型
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如果是不涉及客户敏感信息的企业私有数据、公开数据,可以考虑使用公有云做模型训练。
背景人工智能技术正以一个前所未有的速度渗入各行各业,推动一场一场新的科技革命。经过近几年AI技术的不断发展,强大算力和先进的大语言模型为AI提供了合适的应用平台。大语言模型是自然语言处理的高阶阶段,让机器能够听懂人的命令、像人一样思考、像人一样工作,同时这项技术...
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