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...

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...

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...

在长尾场景下，数据清洗是至关重要的。以下是清洗长尾数据的方法、措施和注意点：异常值处理：长尾数据中常见异常值，可利用统计学方法处理异常值，确保数据准确性。缺失值处理：长尾数据可能存在较多缺失值，需采用适当方法填充或处理，如均值填充、插值法等，以保证数据完整性。特征选择...

数据存储是数据安全的最后一道防线，如何发挥存储在数据安全的作用？要从以下几个方面考虑：1.加密存储:对数据进行加密存储是一种有效的保护措施。通过加密，可以确保即使数据被窃取或泄露，也无法被未经授权的第三方轻易解密和使用。可以采用对称加密、非对称加密、哈希加密等真...

要有效控制医学影像数据的存储成本，可以考虑以下几个方面：数据压缩和优化：使用高效的压缩算法对图像进行压缩，以减少存储空间的需求。此外，还可以通过去除冗余信息、调整图像分辨率等方式进一步减小数据大小。归档和删除策略：制定合理的数据归档和删除策略，将不常使用的数据转移...

数据清洗的步骤 (1)数据收集:从不同来源收集数据,包括客户信息、交易记录、市场数据等。 (2)数据预处理:对数据进行初步清洗,包括去除重复数据、缺失值处理、异常值处理等。 (3)数据整合:将不同数据源的数据整合到一起,确保数据的一致性和完整性。 (4)数据验证:对数据进...

必须华为啊，华为存储成立之初，到现在已经有10年之久了，从客户的反馈及故障率来说，都算不错，相信华为，不会让你失望

在数据存储选型中，国产CPU的选择对于整体系统性能和兼容性是非常重要的因素之一。CPU作为数据存储设备的计算和控制核心，它的性能和特性将直接影响到数据存储系统的处理能力、响应时间和可靠性。以下是在数据存储设备选型时需要考虑的一些关键点：1、评估数据存储的性能需求，...