1、GPU是宝贵的,所以尽量 选择适合 GPU 加速的深度学习框架,如 TensorFlow 、 PyTorch 等,以充分发挥 GPU 的计算能力。从算法上避免算力的浪费2、GPU资源上云可以有效的动态伸缩 减少闲置和增加可用度。此外训练过程根
1、数据分片和负载均衡:由于大模型的向量数据通常很庞大,需要考虑如何进行数据分片和负载均衡,以确保数据在各个节点之间均衡地分布,同时避免单个节点负载过重。2、高速网络和存储:大模型的向量数据库通常需要高速的网络和
对金融业而言,影响因素最大的不是技术因素而是业务因素。1、若要处理金融行业的海量数据,并提供高性能的查询处理,且需要强一致性保证和多租户支持符合金融行业对数据准确性和安全性的要求,建议选择分布式向量数据库,主要
1、算法工程师:职责:负责收集、整理、清洗和标注数据,确保数据的质量和有效性。负责选择和设计大模型的架构,进行模型的训练、验证和调优。原因:数据是模型训练的基础,算法工程师对数据的理解和处理能力决定了模型的质量和
在训练开始之前,可以对数据进行预处理和压缩,以减小数据的体积并提高加载速度。例如将图像缩放,把高分辨率的图像缩放到较小的尺寸,将图像的像素值从0-255的整数范围转换到0-1的浮点数范围。帮助模型更快地收敛,提高模型的
在硬件上,SSD存储和分布式文件存储 提供更快的读写IO,能显著较本地盘和集中式存储在大并行读写的情况下的性能。除去硬件,大模型训练的性能,个人认为更多的考虑数据分布、并行读写、可扩展性和容错性几个方面上的因素。
在信用评估领域,重在提取共性特值,预测分析。可以将重点放在特征工程,根据信用评估的需求,选择和构建合适的特征,如财务历史、还款记录、职业等,并通过特征工程,去除噪声、缺失值和异常值,进行特征缩放、编码和归一化,以及构建
大模型项目要获取较好的ROI,从两个方向考虑,第一个方向就是企业的战略高度,建设大模型的项目,达到的企业诉求是什么,实现什么样的企业战略目标,不好高骛远,制定的结果满足未来数年内的企业发展预测即可,无需过度投入不必要的
在金融行业使用大模型技术提供服务时,保护客户数据隐私和安全是至关重要的。要从技术、管理和实施几个方面综合考虑:首先在技术角度:数据匿名化是保护隐私和安全的首先选择:例如使用强加密算法(如AES-256、国密)对客户数据
1、加强训练 2调整参数 3调整模型 4有错误才是正常态,说明选取的样本机制可能需要调整 5LLM能错的,普通的也能错,将这些错误可以形成一个错误知识LLM。
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