目前我们对于AI训练需要的图像标注都是由人来一张一张标注

ES使用场景:主要用来进行明细模糊搜索，用户通过关键字进行明细搜索，现在默认搜索区间是2年，ES中要存储10年数据。按照现在数据量，一年越400亿条数据。集群部署方案：物理机的配置为36core + 384GB + ssd磁盘，一共19台物理机，每台物理机只部署一个es节点。3个master节点+16个data...(more)

私有化部署成本和大模型能带来的效益提升如何考量？

对于中型银行，大语言模型应用涉及哪些方面，目前想到的软硬件投入，人员投入，但是更细一级的投入不太了解，例如：硬件投入：是否需要购买专用设备，还是基于现有云平台构建即可，或者不需要与云平台集成，可自己单独建设。软件投入：是否涉及购买大模型服务费用，是否有licence费用，厂商是按照...(more)

在传统金融行业，大中小型企业的分类比较简单，投入基本可以决定了你在行业里的地位。对于中小金融企业来说，chatgpt是否算是给我们提供了一个弯道超车的机会？没有大范围的弹性资源池，没有巨额的IT投入，把有限的人力投入到类chatgpt应用的开发和业务的结合赋能中去，是否存在此种可...(more)

金融企业倾向于自己建大语言模型，还是使用外部厂商的大语言模型？如果使用厂商的，有什么需要注意的吗，这些厂商有什么优势

大语言模型在银行应用场景中还可以向哪些方向扩展，是否可以结合RPA进行相关应用场景的扩展

HPC平台安全合规，数据保护，安全运营风险控制，在实践中有没有有效的的落地解决方案？

讨论如何培养具备全面的数字化思维和深入的战略视角的高级管理者或领军人才，以有效地推动企业 AI 大模型战略的落地、提高企业的核心竞争力，并营造和谐的数字化企业文化、促动企业积极承担社会责任。...(more)

各位分享下对chatgpt的应用 未来发展 以及各行业的影响

数据湖、湖仓一体、数据仓库等原有架构，在数据可视化方面往往较为成熟，如何与大模型技术结合起来充分发挥可视化的优势？例如在大模型对话过程中，引入可视化的元素，在回答中不拘泥于文本形式，增加图形、表格、拓扑图等等。...(more)

我们使用的centos操作系统,如果需要迁移到别的操作系统平台上，我们需要做好哪些风险应对措施？以及事先要做哪些准备？特别是否要先完成关于hpc仿真平台的适配？否则兼容性有问题后，对我们平台的运行效率和稳定性反而是不利的。...(more)

目前使用langchain-chatglm2-6b模型加载本地知识库但效果并不理想，是否需要对chatglm2-6b模型微调或者有无更好的模型可以使用。

GPU不足及隐私和安全问题等挑战

我个人认为大语言模型的构建应该是由多个小模型组合成一个大模型，因此小模型的重点应该是数据的范围界定，针对不同的数据范围可能使用的模型会不一样，如何对数据范围的界定是否有相应的依据？...(more)

Redis相比传统的数据库有哪些优点

为了高效利用GPU资源，AI训练和管理自动化，是否有这样的平台，这样的平台需要哪些组成部分？

OpenAI 发布了新的 ChatGPT 聊天机器人，立即在互联网上引起轰动：发布仅五天后，它就已经拥有超过一百万用户人类不应该提前屈服于人工智能的摆布：在对一般失业问题下结论之前，最好先弄清楚ChatCPT擅长什么，不擅长什么。到目前为止，ChatGPT只在英语方面表现出杰出的技能，因为它主要...(more)

请问通用大模型基座现在下载都要梯子么？