大模型应用广泛，但存在框架局限、数据需求大等问题。未来发展方向包括小型化、专业化等。大模型将成为各行业的落地利器，开源大模型能提高社区追随度和模型完善度，闭源大模型则能形成技术先发优势。...(more)

GPU虚拟化和共享需求迫在眉睫，PCIe直通、SR-IOV、MPT等方案可实现GPU设备虚拟化，vGPU、MIG、MPS、rCUDA等方案可实现GPU虚拟化和共享，MIG支持裸机和容器，GPU算力池化可解决GPU使用效率低和弹性扩展差的问题，算力隔离、故障隔离是关键，API转发的多任务GPU时间分片的实现模式相对...(more)

银行业可利用大语言模型优化智能客服，需考虑硬件、数据、人力、安全、成本等因素。训练数据需涵盖各种问题和答案，建立数据安全和隐私保护机制。持续优化和改进需定期评估和改进模型，收集和分析客户反馈。需注意模型可能出现过拟合或欠拟合等问题，解决方法包括建立合适的训练...(more)