国金证券AI算法工程师

金融行业选择采用训练与推理一体化架构构建大型模型时，需要提前考虑以下几个方面进行可行性分析：1. 计算资源和成本：大型语言模型的训练和推理通常需要大量计算资源，尤其是GPU资源。在建设大型模型时，需要充分考虑计算资源

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：1. 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。2. 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

在大模型微调过程中，为避免灾难性遗忘，可以采取以下方法：1. 知识蒸馏：在微调中使用知识蒸馏技术，传递原始模型的知识给微调后的模型，有助于保留先前学到的知识。2. 正则化：利用正则化方法限制模型参数的变化范围，防止模型在学

对于评估微调后的大模型在实际业务场景中的效果，可以使用以下性能指标：1. 准确率：用于衡量模型在所有预测中正确的比例，特别适用于分类问题。2. 均方误差：适用于回归任务，衡量模型预测值与真实值之间的平方差的平均值。3.

为了确保金融服务中使用大型模型时的数据隐私和安全性，可以采取以下措施：首先，采用安全计算技术，如同态加密和安全多方计算，以确保在数据处理过程中的隐私安全。其次，建立严格的访问控制机制，限制对敏感数据的访问权限，只有经

在信用评估、欺诈检测和客户服务中，大模型的微调策略存在以下共同点和不同点：共同点：1. 数据处理和微调：这三个领域都需要对数据进行有效的清理和处理，以确保训练出高质量的模型。不同点：1. 学习方式不同：信用评估和欺诈检测

     在处理大规模金融数据时，减少数据泄露和滥用至关重要。为此，我们可以采取以下方式来确保数据安全：      首先，数据加密是关键措施之一。对敏感和私密数据进行加密处理，采用强大的加密算法，保障数据在存储和

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

相同之处：1. 数据量大：大模型和传统业务场景都需要处理大量数据，因此双方对于数据存储资源的需求量都很大。2. 安全性：数据安全性对于大模型和传统业务场景都是重要关注点，尤其涉及内部私有数据和敏感数据。不同之处：1. 存