大语言模型可利用 GAN 生成对抗网络技术,可有效提高风控模型的鲁棒性和泛化能力。同时大语言模型能更好地处理和理解文本数据,语义理解、指令遵循、基础常识、上下文理解、情感分析等,有强大智能检索能力, RLHF 人类反馈
首先小机下移是必然要做的工作,在小机下移转信创过程中,对不同部署环境,如单机环境,集群环境,云环境等,是采用原地替换,新增迁移替换还是接管,建议要做全面规划,从AIX到信创系统考虑首要因素是信创适配兼容性,如软硬件适配,网络
整体可以参考 ChatGPT测评 ,但在垂直领域,现在没有一个比较全面 & 权威的评测集合,维度。功能层面常用指标有回答准确率,召回率, 机器翻译,抗干扰能力等。性能方面一般参考首字返回时间,每秒钟生成字数,推理时间,交叉验证
信创改造过程中,开源 Kubernetes SpringCloud 和容器平台相关组件可以继续使用。如使用 NFS/Ceph 等容器存储管理 , 用 CSI 插件对外开放的存储接口来实现存储服务 , Calico 的容器网络, Harbor 的镜像仓库, ELK 的容器
传统基础架构无法满足高性能计算及大规模存储,需扩展和升级架构,同时对数据泄露或滥用有一定的挑战和风险。AI训练的模型基于历史数据进行训练,通常是黑盒模型,时效性及对运营及决策有一定的潜在风险
银行系统有着业务相对复杂、规模大、稳定性、自主可控、安全性要求高等一系列特点,如何将数据的存储资源整合,并实现安全可靠、按需供给、弹性扩展、性价比优、最大化数据价值,是银行存储平台选择的新挑战,做存储规划时要
中台建设(或说平台)是数字化转型重要环节,将共性业务能力及数据分析和洞察能力封装成应用组件供所需应变的服务,满足业务的灵活性,多样性需求。其中业务中台由共享业务能力中心组成,基于业务建模成果,抽取可共享、可复用的业
需看实现哪种级别双活,如双中心读写,业务具备双中心分布会话,负载分发到2个中心,时延不超过2ms。业务无大量并发,io请求相对小,关联业务系统少。
在 50 公里以下的距离内使用远距离集群的 Oracle RAC 的整体表现在可接受的范围内,而对于 50 公里到 100 公里之间的距离则建议进行性能测试。如果超过 100 公里,则不建议实施。时延不要超过2ms。
存储双活,目前业内也就有三种存储可实现双活: HDS G1000 高端智能存储(hp xp7)、IBM SVC、EMC VPLEX,不差钱建议直接选高端智能存储,目前也有不少成功案例。 对于SVC和vplex需根据实际环境评估选型,各有优缺点。
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