大语言模型选型评估框架的四大核心类别:性能与效果、定制与适配、成本与效益、发展与风险。这四个类别涵盖了模型的各个方面,从性能到成本,从定制到发展,全面评估模型的能力和潜力,很具有参考性!多谢专家们分享。
在结合大模型与数据仓库时,确保数据安全和隐私的关键措施包括实施端到端的数据加密、严格的访问控制和身份验证机制,以及对数据进行匿名化或去标识化处理以保护个人隐私。此外,应采用最小权限原则限制数据访问,确保合规性...
大模型给出极端错误答案,个人觉得可以从两方面分析一、模型训练问题,在模型训练过程中,对于缺乏训练数据或训练数据准确性较低的情况,模型往往难以准确地学习规律和模式,这可能会导致模型出现过拟合或欠拟合的问题,无法良好...
大模型选型的评估框架可以包括以下评选维度:模型性能:包括模型在预测任务上的准确性、召回率、精确率等指标,用来评估模型的预测能力和表现。训练时间和资源消耗:包括模型的训练时间、所需的计算资源(如 CPU、GPU、内存)等,...
评估框架围绕整体业务需求分析,从领域业务需求,公有云/私有化的部署模式、行业认可及实践能力、数据存储及处理能力、模型性能、安全性、可靠性等方面评估。维度围绕业务需求,如智能客服在语义理解、内容创作、推理能力...
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