BERT是一种预训练语言模型，可用于多种NLP任务，包括文本蕴含、文本匹配、问答选择等。其训练数据经过Mask和拼接，主要分为input embedding、BERT模型和下游任务三个部分。

本文介绍了基于BERT的自然语言处理中的任务和实现方法，包括文本分类、问答系统、命名实体识别和预训练任务等。通过对文本进行编码和向量化，可以实现各种任务的分类和预测。

金融行业应用大模型需加强数据安全保护，采用访问控制、数据脱敏、数据加密等措施，建立明确的数据隐私和安全政策，选择可信的供应商，防止数据滥用和泄露。

RAG技术融合外部知识源，提高生成式人工智能模型的准确性和可靠性，工作流程包括文档检索、提示构建与增强和LLM响应生成，但仍需攻克知识库构建、检索算法、提示工程、解释技术、隐私与安全、系统效率等挑战。...(more)

本文讨论了大模型在信用评估、欺诈检测和客户服务场景中的微调策略，共同点包括数据处理和微调、使用预训练模型、针对特定任务进行微调；差异点包括学习方式、核心目标、数据特性、模型输出和评估框架。在微调过程中需要平衡保证泛化能力和满足特定业务需求，可以采取引入领域...(more)

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)

LLMDatasets是用于训练大型语言模型的大规模文本集合，多样性、规模和质量对于提升模型性能和适应能力至关重要，同时需要注意处理偏见和错误，遵守法律和伦理规范，数据预处理和质量对于提高结果质量至关重要。...(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)

本文介绍了如何基于开源大模型快速构建本地知识库应用，包括知识库构建需求、数据挖掘和价值利用、语义知识检索、LLM大模型概述、知识库问答实现思路等方面。同时介绍了选择大模型的三个方面：业务需求、模型效果和模型性能。最终展示了RAG系统在处理大规模信息检索和理解任...(more)