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。

大语言模型和RPA是两种不同的人工智能技术，分别用于不同的应用场景。大语言模型主要用于自然语言处理和对话式交互，而RPA主要用于自动化流程和数据处理。然而，大语言模型和RPA的结合可以充分发挥各自的优势，提高数字化转型的效率和质量。例如，在客服领域中，可以使用大语言模型...

影响是全方位的1、机房机柜的空间（GPU 卡）、功率（更高的电源功率）、散热2、高速连接的网络和对应的交换机3、管理平台（例如 GPU 的容器化或对应的资源分配）4、存储（AI 训练对应的数据读取和写入，存储间的数据同步）5、计算和训练任务的调度管理6、整套体系的管理和运维...

在银行业训练大语言模型时，特别是在优化智能客服方面，可能会面临以下数据处理方面的挑战，并提供相应的解决方案：数据缺失：银行数据可能存在缺失的情况，例如客户信息的不完整性或特定领域的知识缺失。解决这个问题的方法之一是通过数据增强技术，如数据插值、合成数据或基于相似性...

如果计算资源比较少，可以相对应训练模型参数大小不会太大，比如训练 6B，8B 参数并不需要一千片计算卡