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

在部署ChatGPT-6B后，可以采取以下措施来实现训练数据的快速、批量加载，并在回答方面进行优化以提供更加精准的回答：数据预处理和缓存：在部署模型之前，进行数据预处理以加速数据加载过程。这可以包括将数据转换为模型可接受的格式，例如将文本转换为数字表示。另外，可以使用高效的...

银行业可以利用大语言模型来优化智能客服，并提高客户体验和满意度。以下是一些方法和面临的潜在问题以及如何处理这些问题的建议：提供自动化答案：使用大语言模型可以创建一个智能客服系统，能够自动回答常见问题，例如账户余额查询、交易历史等。这可以提高客户的满意度，因为他们...

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...

要让大语言模型完成多轮上下文预料的信息抽取，并根据结果进行特定模板回答，可以采取以下步骤：上下文建模：在多轮对话中，首先需要将前几轮的对话历史作为上下文提供给大语言模型。将上下文中的所有对话文本按照时间顺序连接起来，并用适当的分隔符进行分割，以便模型理解对话的整体...

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...

对于中小银行而言，他们可能确实没有足够的数据和专业人才来构建大型神经网络模型。在这种情况下，使用开源模型作为解决方案可能是一种选择。然而，使用开源模型也存在一些安全隐患，需要注意和应对。数据隐私：开源模型可能需要训练和调整以适应具体的业务需求，这可能涉及使用银行...

目前小型公司的算力只能用于推理，训练基本只够7B-13B范畴。希望组件行业级别算力池用于租赁。

趋动就有一个虚拟化平台，可以简单实现自动化的功能

隐私与安全，与大模型没有关系，更多是数据采集和法律合规的使用。在数据采集前签订相关授权，在使用过程中做好保护和权限隔离措施。在应用中，明确数据提供方和数据应用方双授权机制，就能最大限度规避。至于GPU算力问题，可以考虑用更多的CPU实现；或者分布式计算，将计算分布到每个连...