自动化运维是一种将信息技术运维任务自动化的做法，通过自动化的手段执行一系列原先需要人工执行的动作，目的是提高运维效率、可预测性和减少人为错误，在实际工作中能通过自动化手段进行的操作，一般不建议采用人工方式进行。根据笔者多年金融工作经验，自动化运维涉及6大应用场...(more)

大模型项目，适合通过敏捷方式实施。敏捷项目指的是一种以迭代和增量的方式进行开发的项目管理方法。敏捷项目强调小团队、高灵活性、快速响应客户需求、持续不断地交付价值，希望能够尽早提供客户真正需要的产品。敏捷项目与传统的瀑布式开发相比，更加注重快速响应需求变化，更...(more)

智能化应用如人脸识别、语音识别、文本识别、智能推荐、智能客服、智能风控等已广泛应用于各行各业，这些应用被称为判定式A I 的范畴，通常和特定的业务场景相绑定，因此在使用GPU（ Graphics Processing Unit ）卡的时候也通常各自独立，未考虑业务间GPU共享能力，至多实现vGPU 虚拟...(more)

 1、引言在自然语言处理领域中，预训练模型通常指代的是预训练语言模型。广义上的预训练语言模型可以泛指提前经过大规模数据训练的语言模型，包括早期的以Word2vec、GloVe为代表的静态词向量模型，以及基于上下文建模的CoVe、ELMo等动态词向量模型。在2018年，以GPT和BERT为代...(more)

下篇：自然语言处理——NLP之预训练语言模型BERT（下）1、引言通常来说，在NLP领域的很多场景中模型最后所做的基本上都是一个分类任务，虽然表面上看起来不是。例如：文本蕴含任务其实就是将两个序列拼接在一起，然后预测其所属的类别；基于神经网络的序列生成模型（翻译、文本生成等）本质...(more)

上篇：自然语言处理——NLP之预训练语言模型BERT（上）5.2 BertModel实现创建一个文件名称为Bert.pyimport torch from torch.nn.init import normal_ from .BertEmbedding import BertEmbeddings from .MyTransformer import MyMultiheadAttention import torch.nn as nn imp...(more)

这篇文章从深入地分析模型原理开始，对各种模型底层进行了详细的对比。然后，结合保险业务应用场景进行了实用性分析，实现了从技术核心到应用层面的全面解读。引入新技术的同时，也会带来新的技术风险。因此，每个金融机构都需要根据其自身特点，既要落实科技金融和数字金融的实际应...(more)