在长尾场景下,数据清洗是至关重要的。以下是清洗长尾数据的方法、措施和注意点:异常值处理:长尾数据中常见异常值,可利用统计学方法处理异常值,确保数据准确性。缺失值处理:长尾数据可能存在较多缺失值,需采用适当方法填充或处理,如均值填充、插值法等,以保证数据完整性。特征选择...
本人在国内一家股份制行从事信贷风险管理研究和实践,当时的一些思考和经验已经写入(https://mp.weixin.qq.com/s/EEck7VgVjVMj083Z0zdfCA)这篇文章。欢迎交流。 结合您的具体问题,我简单谈下个人看法。在银行的智能风控方面,大语言模型(LLMs)的应用...
大型模型选型评估框架应该包含以下评选维度:功能需求:评估模型是否满足业务需求和功能要求,包括数据处理、计算能力、模型集成等。可扩展性:评估模型在处理大规模数据和复杂计算时的性能和扩展能力,包括并行计算、分布式计算等。可用性:评估模型的易用性和操作性,包括模型的使用...
面对大模型给出极端错误答案的情况,首先应确保模型的训练数据、算法逻辑等基础组件无误。若确认是大模型的内部机制出现问题,可以采取以下措施:对模型进行重新训练,修正偏差。1、引入其他数据源或知识图谱进行矫正。2、升级模型架构,优化算法。结合领域专家知识,对模型进行人工...
三个场景都需要基于大量的数据进行分析和预测。通过行业大模型,可以挖掘出数据中的隐藏信息和模式,从而更好地理解和预测欺诈行为、客户行为和信用风险。 且需要随着数据的不断积累和业务的变化,策略也需要不断地更新和调整。 信用评估和欺诈检测的目标是识别和预防风险,而客...
客服系统首先是可以考虑的应用,其他日常工作流,合规审计类也可以考虑将其作为一个数字助手应用打造,其他业务待探索和挖掘如果不想处理和云平台的抢资源抢能耗问题,应当单独建设系统;大模型是个计算密集型应用,会消耗所有算力,没有和现有平台复用的价值。厂商的服务模式我知道有...
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熟悉掌握技术
如何设计大模型基础设施,包括筛选模型、规模训练和适配部署,以及集群、机柜和节点级的设计原则和注意事项。需考虑训练带宽、GPU算力、集群规模、成本等因素,并进行集成测试。
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