在微调大模型的过程中,确实可能会遇到灾难性遗忘的问题,即模型在优化某一特定任务时,可能会忘记之前学到的其他重要信息或能力。为了缓解这种情况,可以采用以下几种策略:(1)重新训练:通过使用所有已知数据重新训练模型,可以使其适应数据分布的变化,从而避免遗忘。(2)增量学习:增量学习...
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。
企业大模型数据治理是确保企业数据质量、安全性、可靠性和一致性的关键。在选择企业大模型数据治理的方法和工具时,我们更倾向于以下几个方面,并会说明相应的理由:数据质量管理和校验 :我们强调数据质量管理和校验的重要性。通过数据清洗、格式转换和校验程序,可以确保数据的...
客服类场景应该是各大金融机构主推的场景,也是比较容易落地的。
相同之处:1. 数据存储需求量大:无论是传统业务场景还是大模型场景,都需要大规模存储数据,以满足业务需求。2. 数据安全性要求高:对于任何业务场景,数据的安全性和隐私保护都是重要的考虑因素。大模型也不例外,需要确保数据的安全性。3. 数据质...
在处理大规模金融数据时,减少数据泄露和滥用的风险至关重要。以下是一些最佳实践和技术措施:1. 数据分类和标记:对数据进行分类和标记,明确哪些数据是敏感的、需要受到特殊保护。对不同类别的数据采取不同的安全措施,例如对个人身份信息(PII)进行加密或匿名化处理。...
在长尾场景下,数据清洗是至关重要的。以下是清洗长尾数据的方法、措施和注意点:异常值处理:长尾数据中常见异常值,可利用统计学方法处理异常值,确保数据准确性。缺失值处理:长尾数据可能存在较多缺失值,需采用适当方法填充或处理,如均值填充、插值法等,以保证数据完整性。特征选择...
本人在国内一家股份制行从事信贷风险管理研究和实践,当时的一些思考和经验已经写入(https://mp.weixin.qq.com/s/EEck7VgVjVMj083Z0zdfCA)这篇文章。欢迎交流。 结合您的具体问题,我简单谈下个人看法。在银行的智能风控方面,大语言模型(LLMs)的应用...
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、分布式计算等。可用性:评估模型的易用性和操作性,包括模型的使用...