大语言模型
大语言模型
大语言模型(LLM)是指使用大量文本数据训练的深度学习模型,可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务,如文本分类、问答、对话等,是通向人工智能的一条重要途径。
大语言模型(LLM)是指使用大量文本数据训练的深度学习模型,可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务,如文本分类、问答、对话等,是通向人工智能的一条重要途径。

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银行大语言模型·2024-01-15
在拥抱大模型趋势下,传统金融企业IT基础架构关键角色应该提升以下核心技能:(1)深度学习和大数据技术:随着大模型的发展,对深度学习和大数据技术的需求日益增加。关键角色需要具备深度学习模型的理解和应用能力,以及大规模数据处理和分析的经验。(2)安全和隐私保护:金融领域涉及大量...
银行大语言模型·2024-01-15
chinesezzqiangM 擅长领域:云计算, 存储, 私有云
429 会员关注
要提供稳定训练断点保存和恢复的存储能力,可以考虑以下几点:使用持久化存储 :在训练大语言模型时,应使用持久化存储来保存模型的状态和参数。这样,即使在训练过程中出现中断,也可以从保存的状态和参数中恢复训练,而不是从头开始。定期保存模型状态 :在训练过程中,可以设置一定的周...
银行大模型·2024-01-10
Jessie110先生 擅长领域:人工智能, 大数据, 数据湖
自研大模型的成本投入是巨大的,包括但不限于计算资源、人力资源、研发时间等。因此,大型银行在考虑自研大模型时,需要权衡成本与收益,确保投入能够带来足够的收益。其次,大型银行在数据资源方面具有天然优势,因为它们拥有庞大的客户群体和丰富的业务数据。这些数据可以用于训练...
银行大语言模型·2024-01-15
朱向东某银行 擅长领域:服务器, 存储, 数据库
39 会员关注
1、使用GPU进行并行计算,利用GPU多核优势加速矩阵操作,大幅提升训练速度。2、开启数据并行训练,利用多张GPU通过数据切分方式进行模型训练,实现几何级别的加速。3、使用分布式训练框架如Horovod、Tensorflow 分布式等,支持多个服务器多个GPU并行训练,线性地缩短训练时间...
银行大语言模型·2024-01-10
朱祥磊某移动公司 擅长领域:人工智能, 云计算, 大数据
98 会员关注
需要提前考虑以下因素进行可行性分析:1.       数据质量与安全性:金融行业对数据质量和安全性有很高的要求。在选择训推一体化架构时,需要评估数据清洗、去重、脱敏和加密等方面的需求,确保数据完整、准确和安全。2.      技术选型与实现:根据业务需求和资源限制,评...
银行大语言模型·2024-01-10
没电的手机某金融企业 擅长领域:人工智能, 云计算, 大数据平台
核心是选择性价比高的,存储性能好的,保密性和稳定性兼顾的分布式文件系统(如Hadoop HDFS、Lustre等)或基于对象存储的文件系统(如Ceph)都是一些优秀的文件系统选泽物理磁盘存储介质:当前固态盘的存储介质具有更低的访问延迟和更高的读写速度,价格也相对适中,可选择金士顿,华为等厂...
银行大语言模型·2024-01-16
chinesezzqiangM 擅长领域:云计算, 存储, 私有云
429 会员关注
企业大模型微调项目落地实施的关键岗位角色及职责一、项目经理职责:负责项目的整体规划、实施路径和资源协调。制定项目计划,并确保项目按计划进行。监控项目进度,解决项目中的问题和风险。负责团队成员的分工与协作,确保项目顺利进行。二、数据工程师职责:负责数据采集、清洗...
银行大语言模型·2024-01-10
jinhaibo昆仑银行 擅长领域:人工智能, 数据库, 大数据
2 会员关注
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...
银行大语言模型·2024-01-15
chinesezzqiangM 擅长领域:云计算, 存储, 私有云
429 会员关注
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...

描述

大语言模型(LLM)是指使用大量文本数据训练的深度学习模型,可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务,如文本分类、问答、对话等,是通向人工智能的一条重要途径。
大语言模型(LLM)是指使用大量文本数据训练的深度学习模型,可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务,如文本分类、问答、对话等,是通向人工智能的一条重要途径。

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