如果是不涉及客户敏感信息的企业私有数据、公开数据，可以考虑使用公有云做模型训练。

大语言模型和RPA是两种不同的人工智能技术，分别用于不同的应用场景。大语言模型主要用于自然语言处理和对话式交互，而RPA主要用于自动化流程和数据处理。然而，大语言模型和RPA的结合可以充分发挥各自的优势，提高数字化转型的效率和质量。例如，在客服领域中，可以使用大语言模型...

影响是全方位的1、机房机柜的空间（GPU 卡）、功率（更高的电源功率）、散热2、高速连接的网络和对应的交换机3、管理平台（例如 GPU 的容器化或对应的资源分配）4、存储（AI 训练对应的数据读取和写入，存储间的数据同步）5、计算和训练任务的调度管理6、整套体系的管理和运维...

在银行业训练大语言模型时，特别是在优化智能客服方面，可能会面临以下数据处理方面的挑战，并提供相应的解决方案：数据缺失：银行数据可能存在缺失的情况，例如客户信息的不完整性或特定领域的知识缺失。解决这个问题的方法之一是通过数据增强技术，如数据插值、合成数据或基于相似性...

如果计算资源比较少，可以相对应训练模型参数大小不会太大，比如训练 6B，8B 参数并不需要一千片计算卡

不可以直接购买，可以曲线 库存，新采购目前比较困难

对于银行来说，决定是否替换传统模型并采用大模型应该考虑以下几个关键因素：数据规模和复杂度：大模型通常在处理大规模和复杂的数据方面具有优势。如果银行的业务涉及大量的数据，包括结构化和非结构化数据，而且这些数据之间存在复杂的关联和模式，那么采用大模型可能能够更好地挖...