1、如果大模型仅用在有限的几个领域,遗忘也没啥问题(过拟合反而对某些场景的效果是增强)2、RAG,作为大模型的知识库,可以一定程度上解决这个问题。但是RAG的前提是,模型需要具备一定的基础能力,否则即使知识库检索很准确,但是...
1、多样化算力,目前算力架构还比较“烟囱”,如果被某一个算力厂商绑死,存在潜在风险2、虚拟化,云化算力的好处不只是提供了云上管理的简单实现,也能为算力充分复用提供前提。3、训推一体,性能要以训为主,数量要以推为主,这种...
关于使用安全有几个思路分享一下:1、使用RAG控制信息范围,同时也可控制信息权限2、模型预训练时候使用已经筛选过的安全数据3、使用其他大模型审查内容安全性,做安全门禁4、关键字、敏感词手段但是这些手段并不能完全杜...
大模型技术仍在快速发展,但是已经可以清晰看到一个趋势:大模型对于IT基础设施的要求越来越高。比如对于偏底层的数据中心机房、网络设施、上层的向量库、知识图谱的需求都是呈增长趋势的。从另外一个角度,大模型也具备逐...
1、海量存储:大模型的训练需要海量的高质量数据,但是高质量数据往往从更海量的数据中筛选清洗而来,所以对于原始数据、清洗后数据的存储、分类管理是一个重要变化2、大规模异构存储:当前路线的多模态大模型的训练仍然需要...
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