本文探讨了银行数据基础设施建设面临的挑战及大模型在银行应用中的挑战，提出了大模型时代银行数据基础设施建设思路，分析了大模型应用对银行的意义。建议银行加强科技规划与战略布局，利用新技术手段加速构建数据基础设施，加强风险管控和信息保护，为数字化转型提供坚实基础。...(more)

金融行业大模型技术应用广泛，包括智能客服、风险管理、市场分析、个性化服务、自动化流程和智能化投资决策。未来，金融行业将迎来由AI驱动的新阶段，AIAgent全面推广，金融AI安全建设和大模型AI基础设施平台化等趋势。...(more)

本文旨在对向量数据库的运维进行深入分析，并与传统数据库进行对比，以揭示其在运维方面的差异性。通过详细探讨向量数据库与传统数据库在数据模型、存储结构、查询处理、索引技术等方面的差异，方便理解向量数据库的特点和优势。通过提供一些最佳实践和运维设计策略，帮助运维团...(more)

多任务学习(MTL)通过共享表示来同时训练模型以处理多个相关任务，提高泛化能力和个体任务的适应能力。参数共享策略包括硬参数共享和软参数共享，需考虑任务相关性、模型复杂度和训练数据量等因素。...(more)

本文介绍了大型语言模型微调的流程和技术，包括预处理、配置模型、训练模型、评估绩效、性能微调等步骤。其中，PEFT技术和LoRA技术是两种高效的微调方法，能够在保持预训练模型主干参数不变的前提下，实现高效的模型调优，为语言智能技术的应用场景拓宽了空间。...(more)

制造企业可通过HPC算力预测、优化资源、混合云解决方案等方式提高效率，注意成本、技术、数据安全等挑战，确保高效运行。

制造企业优化HPC性能：基础优化、并行计算、GPU加速、性能监控、软件工具、网络通信、缓存系统、云解决方案。不同品牌服务器统一调度：中间层软件、标准化作业脚本、虚拟化、容器化部署、硬件升级、供应商合作。提升吞吐和效率：高速网络互联、高可用性存储、优化作业调度、故...(more)