根据需求，主要是处理30亿条交易数据，并利用机器学习为交易地址打上标签，使用Hadoop和Spark是一个合适的大数据平台方案。数据量：Hadoop适合存储海量的数据，并提供了多种技术组件用于查询和分析，由于本需求是30亿条数据进行存储和处理，所以选择Hadoop是合适的。Spark是基于内存的...
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...
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...
在新的形势下，提升团队的数据资源运作能力变得尤为重要。以下是一些建议，有助于团队在这一方面取得进步：一、明确数据战略与目标制定明确的数据战略，确保团队对数据资源的运用与业务目标相一致。设定具体、可衡量的数据运作目标，以便团队能够有针对性地提升能力。二、加强数据...
企业关于数据湖、湖仓一体、数据仓库等统一数据平台在有效支持大模型应用方面，涉及一系列的经验、方法和难点。下面将对这些方面进行深入探讨：一、经验分享统一数据管理与治理 ：企业应建立统一的数据管理平台，整合数据湖、湖仓一体和数据仓库，确保数据的统一存储、访问和管理...
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，那么针对模型中隐私数据的提取攻击（ Data extraction attack ）将会造...
大模式如何与原有架构（如数据湖、湖仓一体、数据仓库）相结合，成为了企业架构中需要考虑的问题。企业需要对现有的数据架构进行全面的评估，了解其功能、数据处理能力、存储容量、查询性能等，有助于确定大模型与原有架构结合的方式和可行性。企业还需定义统一的集成接口标准，使大...
数据湖和湖仓一体在大模型训练方面可以发挥积极作用，主要体现在以下几个方面：首先，数据湖能够作为一个集中式存储平台，汇集大量不同来源、不同格式的数据。这对于大模型训练至关重要，因为大模型通常需要大量的数据进行训练，以捕捉数据的复杂模式和关联。数据湖能够提供一个统一...
大模型在运用传统结构化数据时，可以通过一系列步骤和方法来充分利用这些数据资源，提高模型的性能和应用效果。以下是一些关键步骤和考虑因素：数据准备与预处理 ：数据清洗 ：去除重复、错误或不完整的数据，确保数据的准确性和一致性。特征工程 ：根据任务需求，从结构化数据中提取有...
