在银行客户集中度较高的情况下，银行的经营策略通常会朝着集约和精细化的方向发展，以更好地满足高净值客户的需求并提供个性化的服务。LLM（大型语言模型）可以在这个转型过程中提供支持，并通过以下方式进行应用：客户洞察和个性化服务：LLM可以分析大量的客户数据和金融知识，帮助银行...

将LLM（大型语言模型）与现有系统结合起来，可以根据以下几个方面进行考虑和实施：利用LLM的通用性和专业性：LLM具备广泛的语言理解和生成能力，可应用于各个领域和行业。对于专业性较强的领域，你可以使用LLM进行领域内的知识获取、问题解答和文本生成等任务。LLM可以通过大量的训练...

要快速、低成本、自动化地创建高质量的数据集，用于模型的训练或微调，以满足银行内部某个领域或公共领域的使用需求，可以考虑以下步骤和方法：定义数据集需求：明确所需数据集的目标、范围和特征。确定数据集的标注要求，包括数据类型、标签类型、数量等。利用现有数据：首先，检查银行...

可以选择贴合业务场景的模型，从场景匹配度、数据量、可靠性、成本以及是否具有同业落地案例等几个方面来选型。是否基于开源模型的微调需要结合自身情况，比如现有资源和人力是否具备微调的能力，另外还要从硬件成本、部署难度、开发成本、开源模型热度及支持力度等几个方面，评...