对大模型按三个大维度,多个小维度进行评估。具体如下:1、知识和能力评估(1)问答能力(2)知识补全能力(3)推理能力 - 常识推理 - 逻辑推理 - 多跳推理能力 - 数学推理(4)工具学习 ...
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...
定义:通用大模型通常指一种集成了多种功能的AI系统,可以处理多种任务,并可通过学习提高表现。这种模型通常包含大量参数和神经元,并通过对大量数据的学习来提高性能。行业内的运维领域大模型可能指专门针对运维领域设计的...
问题里的通用大模型似乎并不是当前广泛概念中的通用大模型?广泛意义的“通用大模型”目前都是头部大平台型的企业和组织在打造,例如谷歌微软百度商汤之类的公司,它能够对“互联网”级的知识相关问题给出相对准确的答案,提...
个人认为,大模型其实就是一种泛化学习、理解能力模型;很像我们人类,在本身具备有学习能力的模型基础上,就要看这个“人”要学习、掌握哪些“知识”,将来从事哪个方向的“职业”。“知识”在这里就是训练数据、“学习和掌握...
我个人认为应该结合大模型实际带来的业务效果来进行评估,具体问题应该分析,比如,大模型在项目中提高的效率,节约的成本等,在进行优化的过程中应该更多聚焦于业务的优化。...
几乎所有在线服务都在收集我们的个人数据,并可能将这些数据用于训练 LLM 。然而,模型会如何使用这些用于训练的数据则是难以确定的。如果在模型的训练中使用了诸如地理位置、健康记录、身份信息等敏感数据,那么针对模型...
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...
首先,自研大模型需要巨大的投入,包括技术、人力和资金等。如果国有银行和股份制银行没有足够的资源和能力进行自研,那么自主研发大模型可能不是最优选择。相反,如果银行有充足的资源和能力,并且对大模型的研发有长远的战略...
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