人工智能技术进步让大模型更复杂、更有效，需要大量数据和不断更新。企业要根据业务、技术和计划选择数据管理方式，通常集中式管理有效。管理时要考虑策略、组织、数据标准、质量、安全和数据生命周期。...(more)

本文介绍了大模型技术的特点和应用前景，但也指出了数据安全、隐私保护和算法偏见等伦理挑战。未来需要在技术和伦理双重规范下，推动人工智能的可持续发展。大模型应用需伦理审查，业务边界应明确，建立人机协同机制。大模型发展面临多重挑战，需保持敬畏和审慎态度。...(more)

本文探讨了银行智能客服系统的分布式架构设计，优化了大模型的应用价值和挑战。讨论了分布式计算的优化策略，包括服务器性能、网络带宽、数据分片、模型压缩和任务调度。分析了RAG和微调技术的差异及适用性，强调了它们在不同场景下的互补和协作关系。...(more)

本文介绍了RNN模型中的两种结构：BRNN和NTM，以及对LSTM结构的搜索和变种的探索。实验发现，学习率是影响模型效果最大的超参数，不同数据集的最优学习率不同；隐藏层大小越大，模型效果越好，但训练时间也相应增加；输入门、输出门和输入激活函数对于有监督的连续实数数据上的模型来说至...(more)

金融行业积极进行金融科技转型，大模型无疑是一个高效的赋能工具。大模型的应用也面临着数据、算力、合规和安全、人才、架构等问题和挑战。大模型应用场景在于生成式AI场景，需要强大、专业的知识库的支持，甚至是跨领域知识库的支持。...(more)

企业选择运维平台解决方案需考虑可扩展性、开放性和快速构建能力，平台发展方向包括监控、服务管理、操作管控、运维分析和配置管理等。选型需注重平台是否遵循主流技术发展方向，扩展性、开放性和对特定场景的定制支持程度。预计行业运维平台建设方向将扩展至场景建设。...(more)

自动化运维在金融企业中广泛应用，包括资源配置信息采集、基础设施自动化运维、角色工具箱和专项工作台等方面。实践中需要考虑数据采集、ITSM结合和权限安全管理。未来，自动化运维平台将与AI技术融合，创新更多场景。...(more)

GPT是一种预训练语言模型，可用于自然语言处理任务。它采用生成式预训练和判别式任务微调的方法，使得模型搭建更简单。适配不同任务的输入形式是一个问题，但通过增加应用层级的网络和有监督微调，可以解决。使用huggingface的模型调用和微调也变得更加简单。...(more)