(1) 确定计算口径,理解需求。 要解决什么问题,需要哪个时间段的数据,数据提取的内容,是否有加过滤条件等等。这个环节非常重要、非常关键,需要和业务方不断的进行沟通确认,保证取出的数据符合需求和正确的关键;(2) 根据需...
模型压缩算法能够有效降低参数冗余,从而减少存储占用、通信带宽和计算复杂度,有助于深度学习的应用部署。通道剪枝通过移除神经网络中冗余通道,达到加速神经网络推理过程和压缩模型体积的效果,还可以获得实际的加速效果,然...
大模型技术所构建的智能客服可以改变传统的人机交互过程,自动生成对话流程让运营智能客服更简单,在复杂缠绕问题解决率、人机交互感知程度,以及意图理解、流程构建、知识生成等运营内容的效率不断提升,同时也面临数据安全...
随着金融科技行业的快速发展,数据安全问题日益凸显。金融机构和科技巨头在大量搜集客户敏感信息的同时,也在面临如何安全存储、处理和传输这些信息的挑战。数据泄露的风险愈发高涨,令各方深感不安。1) 数据泄露风险 在...
大模型与传统数据场景,均需具备良好数据基础与数据质量 ,且对数据安全性有较高的要求。大型模型的到来对数据和存储提出了新的要求。从成本的角度来看,数据和数据的存储过程和处理过程越来越重要。不仅数据量增加,数据处...
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