感谢分享，同时请教下： “ 整体系统设计可以分为三个层次：集群级，机柜级和节点级”，在这方面有更详细的资料推荐吗？ 谢谢

文章通过对向量数据库在金融行业的应用、高可用设计、运维及未来发展进行了深入分析，特别强调了其在银行业中高可用架构设计的重要性。 - 清晰阐述了向量数据库在金融领域的上升趋势，以及在未来更广泛领域的重要作用。 - 突出了银行业中向量数据库高可用架构设计对业务连...(more)

上面讨论的内容维度已经很充分，新技术需要稳步探索，防范新技术应用次生风险，需要对模型进行严谨的风险评估，如：模型的准备性、稳定性、抗干扰能力、公平性和可解释性等方面。

通用大模型有足够过的各行业数据知识，行业大模型具有行业内数据知识，而企业自有大模型更聚焦企业本身，覆盖企业内业务、系统、日志等数据，大模型针对运维提效是一个很不错的赋能点，特别针对企业安全运营有了大模型的加持定能让企业安全更上一层楼。...(more)

对于明显的极端错误，在训练阶段关注数据的质量和数量，并在微调阶段对模型输出进行纠偏。注意人工审核和纠正的必要性，以确保模型的输出在新任务上的性能良好，在初级阶段错误无法避免。...(more)

是否能超过，个人认为主要看数据能提供的程度，毕竟模型是靠数据训练出来的，光有技术，数据积累不足、广度不足，基本没法使用。

利用深度学习、强化学习、迁移学习等技术，融合金融行业的知识和数据用于风险评估，有助于金融机构的风险决策，大幅提升风险稳定性。相较于传统的模型，大模型的能力已趋向通用人工智能，通过构建各类机器学习和深度学习场景，大大拓宽了大模型在金融行业的应用范围。文中的专家们的...(more)

LLM训练做了入门级别的介绍，容易理解，一篇很好的技术科普文章。赞！

文章对PyTorch和TensorFlow进行了全面且深入的对比，从计算图、数据并行性、模型部署到生态系统等多个层面进行了详细的解析，展现了两个框架各自的优劣。文章条理清晰，论据充分，让读者能够清楚地了解这两个框架的特点和适用场景。特别是在模型部署和生态系统方面的对比，可以启...(more)