自研大模型的成本投入是巨大的，包括但不限于计算资源、人力资源、研发时间等。因此，大型银行在考虑自研大模型时，需要权衡成本与收益，确保投入能够带来足够的收益。其次，大型银行在数据资源方面具有天然优势，因为它们拥有庞大的客户群体和丰富的业务数据。这些数据可以用于训练...

1、使用GPU进行并行计算,利用GPU多核优势加速矩阵操作,大幅提升训练速度。2、开启数据并行训练,利用多张GPU通过数据切分方式进行模型训练,实现几何级别的加速。3、使用分布式训练框架如Horovod、Tensorflow 分布式等,支持多个服务器多个GPU并行训练,线性地缩短训练时间...

需要提前考虑以下因素进行可行性分析：1.       数据质量与安全性：金融行业对数据质量和安全性有很高的要求。在选择训推一体化架构时，需要评估数据清洗、去重、脱敏和加密等方面的需求，确保数据完整、准确和安全。2.      技术选型与实现：根据业务需求和资源限制，评...

核心是选择性价比高的，存储性能好的，保密性和稳定性兼顾的分布式文件系统（如Hadoop HDFS、Lustre等）或基于对象存储的文件系统（如Ceph）都是一些优秀的文件系统选泽物理磁盘存储介质：当前固态盘的存储介质具有更低的访问延迟和更高的读写速度，价格也相对适中，可选择金士顿，华为等厂...

企业大模型微调项目落地实施的关键岗位角色及职责一、项目经理职责：负责项目的整体规划、实施路径和资源协调。制定项目计划，并确保项目按计划进行。监控项目进度，解决项目中的问题和风险。负责团队成员的分工与协作，确保项目顺利进行。二、数据工程师职责：负责数据采集、清洗...

企业大模型数据治理是确保企业数据质量、安全性、可靠性和一致性的关键。在选择企业大模型数据治理的方法和工具时，我们更倾向于以下几个方面，并会说明相应的理由：数据质量管理和校验 ：我们强调数据质量管理和校验的重要性。通过数据清洗、格式转换和校验程序，可以确保数据的...

在微调大模型的过程中，确实可能会遇到灾难性遗忘的问题，即模型在优化某一特定任务时，可能会忘记之前学到的其他重要信息或能力。为了缓解这种情况，可以采用以下几种策略：（1）重新训练：通过使用所有已知数据重新训练模型，可以使其适应数据分布的变化，从而避免遗忘。（2）增量学习：增量学习...

客服类场景应该是各大金融机构主推的场景，也是比较容易落地的。

在处理大规模金融数据时，减少数据泄露和滥用的风险至关重要。以下是一些最佳实践和技术措施：1.       数据分类和标记：对数据进行分类和标记，明确哪些数据是敏感的、需要受到特殊保护。对不同类别的数据采取不同的安全措施，例如对个人身份信息（PII）进行加密或匿名化处理。...