我不确定您的具体情况，但是如果您在中国大陆下载通用大模型基座，可能会遇到一些网络问题。因为一些大型的自然语言处理模型，如GPT-3、BERT等，通常需要大量的计算资源和数据来训练，因此它们的训练和部署都需要高性能计算设备和大量的存储空间。对于一些大型模型，下载需要的时间...

准确率不符合要求的话，个人理解应该是训练的数据量太小或数据有偏差或数据依赖等原因。大模型通常需要大量的数据来学习丰富的语言模式和上下文。如果数据量不足，模型可能无法捕捉到不同问题之间的细微差别和变化。如果训练集中的数据在问题类型、问法和领域上存在较大的偏...

华为技术领先

如果原先就有知识库，只是想降低运营成本，大模型不太能帮忙吧？毕竟原有的系统已经在了，无论怎么引入大模型，都是另加一套新系统，而且目前大模型不便宜，做加法很难减成本吧。就算能完全取代原来的运营投入，新的大模型系统除了建设成本，本身也需要运营成本啊，加加减减下来，感觉总体成本...

共享数据啊，

当涉及到大模型的训练，特别是深度学习模型，确实需要大量的高质量数据以获得良好的性能。但是，获取足够数量和质量的数据可能是一个挑战。以下是一些方法来解决这一问题：数据增强 (Data Augmentation):通过对原始数据进行某种转换来制造新的数据实例。例如，在图像数据上，可以应...

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。...

建立风险管理制度：制定政策和流程：制定明确的政策和流程，包括模型和算法开发、测试、验证、部署、监控和审计的规定。确保所有工作人员了解并遵守这些政策。风险评估：对模型和算法的风险进行评估，包括数据质量、模型复杂度、模型偏差、模型的适用性等方面的风险。合规性考虑：确...

在银行客服领域，应用大型AI模型可以极大提升服务效率和质量，降低运营成本。然而，为了确保智能客服系统的有效性和合规性，建立一个全面的评价体系至关重要。这个体系应该包括对用户满意度的评估和对业务合规性的监控。以下是建立这样一个评价体系的步骤和考虑因素：确立评价指标...