自研大模型的成本投入是巨大的，包括但不限于计算资源、人力资源、研发时间等。因此，大型银行在考虑自研大模型时，需要权衡成本与收益，确保投入能够带来足够的收益。其次，大型银行在数据资源方面具有天然优势，因为它们拥有庞大的客户群体和丰富的业务数据。这些数据可以用于训练...
本文根据最近学习心得整理而成，主要阐明如何去设计一个大模型的IT基础设施，文章内容会保持在框架性方法层面，尽量避免具体细节绑定而产生的面向范围狭窄问题。一．前期评估首先，在开始设计之前，你必须明确自己搭建私有化大模型的目的所在，并对可投入的时间和成本有明确估算，确保在...
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匿名用户
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我觉得现阶段不要想的太多，也不要用之前搞系统的方式来看待新东西。使用似SuperCLUE，C-Eval等的评测，加上自己的一些主动评测就好。其实目前私有化部署方面Llama2 是最佳选择，做大模型评测交给类似BAAI(flagEval等)，SuperCLUE就好，不要自己去玩。...
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。...
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...
单就银行业来说，目前还处在探索阶段，一是探索如何搭建自己的大模型，二是在哪些场景使用，其中一属于二的前提。场景探索方面，各家几乎都首选智能客服，因为这是最容易切入的场景，客服领域有比较成型的问答库。其他的员工助手，投研报告什么的，无论你要他生成什么，你都需要先把要喂给大...
大好的周末时光，刚要下班回家，接了一个客户的电话，咨询有关行业AI平台的相关问题，其中有一个关于“知识图谱与大模型关系”的问题，个人觉得比较有代表性，在这里做一个简要的梳理，以备咨询一、从认知智能的两种路径说起我们都知道，人工智能的发展分为三个阶段：计算智能、感知智能、...
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在金融场景中，部署应用大模型面临以下核心难点和卡点：数据质量和数据隐私：大模型需要大量的高质量数据进行训练和部署。然而，金融数据往往复杂多样，存在缺失值、异常值和噪声等问题。此外，金融数据涉及敏感信息，如个人身份和交易记录，需要严格的数据隐私保护。因此，确保数据质量和...
