模型压缩 ：模型压缩是一种减小模型大小并降低计算复杂度的技术。常见的模型压缩方法包括剪枝、量化和知识蒸馏。通过剪枝，可以去除模型中的冗余参数；量化则是通过降低模型参数的精度来减小模型大小；知识蒸馏则利用一个已经训练好的大型模型（教师模型）来指导一个小型模型（学生模...

这个也简单，外挂知识库方式，做一层搜索引擎获取最新数据，然后向量化后存到向量数据库，最终再和模型一起做相似度匹配。避免所谓的模型幻觉。

目前小型公司的算力只能用于推理，训练基本只够7B-13B范畴。希望组件行业级别算力池用于租赁。

在智能客服等适合的落地场景中，落地大模型可以按照以下步骤进行：（1）企业训练大模型时如何准备训练数据？确定训练数据的来源：可以使用企业内部的历史对话数据、客户交互数据等。此外，还可以考虑使用公开可获得的数据作为补充。数据清洗和预处理：对训练数据进行清洗、去除噪声和异...

ChatGLM-6B/Baichuan-7B/13B/ChatRWKV等都可以

这个简单利用外接知识库方式langchain+chatGLM/Wenda项目都可以参考其实就是知识库向量化，问题向量化，最后做相似度匹配。

隐私与安全，与大模型没有关系，更多是数据采集和法律合规的使用。在数据采集前签订相关授权，在使用过程中做好保护和权限隔离措施。在应用中，明确数据提供方和数据应用方双授权机制，就能最大限度规避。至于GPU算力问题，可以考虑用更多的CPU实现；或者分布式计算，将计算分布到每个连...

单就银行业来说，目前还处在探索阶段，一是探索如何搭建自己的大模型，二是在哪些场景使用，其中一属于二的前提。场景探索方面，各家几乎都首选智能客服，因为这是最容易切入的场景，客服领域有比较成型的问答库。其他的员工助手，投研报告什么的，无论你要他生成什么，你都需要先把要喂给大...

大语言模型和RPA是两种不同的人工智能技术，分别用于不同的应用场景。大语言模型主要用于自然语言处理和对话式交互，而RPA主要用于自动化流程和数据处理。然而，大语言模型和RPA的结合可以充分发挥各自的优势，提高数字化转型的效率和质量。例如，在客服领域中，可以使用大语言模型...