大语言模型 - 主题 - twt企业IT交流平台

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大语言模型·6小时前

关于LLM 评估指标，你所应该了解的

jillme

某大型银行擅长领域：数据库, 国产数据库, 人工智能

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LLM评估指标一文详细阐述了增强质量的指标分类，并介绍了每类指标的关注要点。具有较强的参考和实用价值。建议可以增加每类评估指标对质量的影响和如何确认选取的此评估指标是否达标的介绍就更加好了。...(more)

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大语言模型·6小时前

一文读懂Retrieval Augmented Generation（检索增强生成）

jillme

某大型银行擅长领域：数据库, 国产数据库, 人工智能

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文章结构清晰，介绍了RAG作为一种创新技术如何克服大型语言模型（LLM）的固有弱点，有较强的参考价值。建议若添加图表或流程图帮助理解RAG的工作流程和加入与其他技术的比较分析，如RAG与传统LLM微调方法的对比，可以突出RAG的优势和局限就更加好了...(more)

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大语言模型·6小时前

一文读懂Multi-Task Learning（多任务学习）

jillme

某大型银行擅长领域：数据库, 国产数据库, 人工智能

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本章具有一定的参考价值和阐述了为什么及如何进行多任务学习的指导。建议增加具体案例和实际效果，这样更加有说服力和对比性

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虚拟化·1天前

从GPU虚拟化到池化

jason2006xu 昆仑银行擅长领域：系统运维, 监控, 云计算

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本文讲述从GPU虚拟化到池化云原生实现，通俗易懂，GPU的算力资源池化是云计算的未来趋势，新知识领域，学习了。

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专栏: 解决方案剖析

日志中心·2天前

某行日志平台Elasticsearch运维架构选型篇

topjs ud 擅长领域：云计算, 容器, 服务器

好文章

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银行大语言模型· 2天前

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哪些核心技能以及提升路径建议探讨？xxx

Ethan_Yang

某金融司擅长领域：数据库, 灾备, 人工智能

金融企业IT基础架构岗的人员在拥抱大模型趋势的过程中，需具备和提升如下几点：思想上或者主动性上大模型发展是时代趋势，首先 IT基础架构的同学要有主动意愿去了解、去学习、去使用。搞技术的同学很容易陷入到技术细节中去，但也要抽出时间和精力去积极拥抱大模型；公司有...(more)

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redis持久化方案·2天前

Redis持久化、主从与哨兵架构详解

mephisto VMware 擅长领域：服务器, 灾备, 存储

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金币1

大语言模型·3天前

DSSM双塔模型

仙守苏宁易购擅长领域：人工智能, 大语言模型, 机器学习

DSSM双塔模型用于解决语义相似度任务和推荐场景，包含n+1个塔，输入为高维向量，输出为低维语义向量，通过cos值计算相似度，使用不同的label构造不同的模型，通过相似度函数计算相关性，基于pytorch实现。...(more)

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大语言模型·3天前

金融大模型应用的机遇和挑战

Steven

steven 擅长领域：云计算, 容器, 容器云

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金融行业积极进行金融科技转型，大模型无疑是一个高效的赋能工具。大模型的应用也面临着数据、算力、合规和安全、人才、架构等问题和挑战。大模型应用场景在于生成式AI场景，需要强大、专业的知识库的支持，甚至是跨领域知识库的支持。...(more)

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大语言模型·3天前

金融企业在建设大模型推理集群和训练集群的网络难点分析

朱向东

某银行擅长领域：服务器, 存储, 数据库

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随着人工智能和大数据技术的快速发展，金融企业越来越多地开始探索和应用大规模模型的推理和训练。然而，在建设大模型推理集群和训练集群的过程中，面临着一系列网络难点，涉及网络选型，架构选择和存储规划等。本文将分析金融企业在这方面的挑战，并提出一些建设性的解决方案和经...(more)

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