在硬件上,SSD存储和分布式文件存储 提供更快的读写IO,能显著较本地盘和集中式存储在大并行读写的情况下的性能。除去硬件,大模型训练的性能,个人认为更多的考虑数据分布、并行读写、可扩展性和容错性几个方面上的因素。
在信用评估领域,重在提取共性特值,预测分析。可以将重点放在特征工程,根据信用评估的需求,选择和构建合适的特征,如财务历史、还款记录、职业等,并通过特征工程,去除噪声、缺失值和异常值,进行特征缩放、编码和归一化,以及构建
大模型项目要获取较好的ROI,从两个方向考虑,第一个方向就是企业的战略高度,建设大模型的项目,达到的企业诉求是什么,实现什么样的企业战略目标,不好高骛远,制定的结果满足未来数年内的企业发展预测即可,无需过度投入不必要的
在金融行业使用大模型技术提供服务时,保护客户数据隐私和安全是至关重要的。要从技术、管理和实施几个方面综合考虑:首先在技术角度:数据匿名化是保护隐私和安全的首先选择:例如使用强加密算法(如AES-256、国密)对客户数据
1、加强训练 2调整参数 3调整模型 4有错误才是正常态,说明选取的样本机制可能需要调整 5LLM能错的,普通的也能错,将这些错误可以形成一个错误知识LLM。
LLM本质上与其他并无不同,有效的考核和激励体制,还是看单位的定位,是把LLM作为助手还是作为主打产品。政策加偏向之下,就不乏勇夫。当然LLM是基于现有的学习总结,那么创造现有的知识的团队定位与LLM是否有冲突,都是需要考虑
我感觉在AI大模型时代,领军人才最重要的是思想上的领军,改变过去家天下的管理方式,更多的是从每个组织构成的个体的实践中总结汇总得到对数字化的理解和提升竞争力。数字化的关键在于可量化,可比较,能节约。LLM做的就是对
三个场景都需要基于大量的数据进行分析和预测。通过行业大模型,可以挖掘出数据中的隐藏信息和模式,从而更好地理解和预测欺诈行为、客户行为和信用风险。 且需要随着数据的不断积累和业务的变化,策略也需要不断地更新和
总的来说和企业规模、企业续存时间成正比。 国产数据库套壳太多,售后参差不齐。能安全适配的只有看企业规模和时长。用的多,适配就多。
理财产品的最佳持有期分析、多只金融产品的对比和选购分析。我想的是这些。
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