大模型 项目是一个投资成本 较 高 , 项目直接回报比较难以衡量,投资回收期比较难以计算。基于这种情况, 要构建高效的资源配置策略以支持项目,企业可以采取以下具体策略和方法: (1) 明确项目目标和优先级:首先,企业需要明确项
在拥抱大模型趋势下,传统金融企业IT基础架构关键角色应该提升以下核心技能:(1)存储管理岗应提升以下技能: 高性能存储技术:了解和掌握高性能存储技术,以及如何在大规模数据场景下应用。 分布式存储系统:为了应对大规模数据,
在企业大模型微调项目的实施过程中,关键岗位角色及职责主要包括以下几类:项目经理:负责整个微调项目的计划、组织、指导和控制。确保项目按时、按预算、按质量完成。协调项目团队内部和外部的沟通。监控项目风险,制定应对
长尾场景下的数据如何清洗我从大致需要注意点来进行谈谈我个人看法,希望可以给大家有参考。微调过程中,有很多种种任务,如何收集和标注多种情况的数据,对提升大模型的综合能力应对有重要意义 。大家在做数据清洗需要注意
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
评估微调后的大模型实际业务效果,在评估模型时,建议根据具体业务场景选择合适的指标,通常需要关注以下这几个指标: ( 1 ) 准确率(Accuracy):准确率是模型正确预测的样本数占总样本数的比例。 ( 2 ) 精确率(Precision):精确率是指在
在处理大规模金融数据时,为了减少数据泄露和滥用的风险,从管理、制度、流程、技术等方面可以选择以下的方法:1、数据分级分类存储:对数据进行分级分类并按照分级情况进行存储在适当的位置,以降低数据泄露的风险。使用专用
大模型的数据治理和企业传统数据分析的数据治理在关注领域、流程、方法上是一致的,主要关注以下内容:治理策略和流程:首先,明确数据治理的目标和策略,包括管控数据的来源、数据的标准、数据的质量、数据的安全性等方面。组
相同之处:1、存储容量:无论是传统业务还是大模型,都需要一定规模的存储容量来存储数据。2、读取性能:在许多应用中,快速的数据读取速度是必要的,无论是传统业务还是大模型。3、数据一致性和完整性需求:无论是传统业务还是大
数据的分类分级是数据安全工作的基础,可以借鉴《华为数据之道》中的思路,先明确数据所有者,由所有者明确数据资产目录,分类分级,数据标准,数据质量,并管理数据。
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