议题说明数据对机器学习模型训练起着至关重要的基础作用，使用高质量数据集用于训练或微调模型，能够大大提升模型的效果和性能。在垂直领域训练过程中，有很多种任务，如何收集和标注多种情况的数据，对提升模型的综合能力应对有重要意义。长尾数据指的是数据集中一些类别样本数据...(more)

议题说明本议题主要探讨评估微调后大模型在实际业务场景中效果的性能指标，确保模型优化与业务目标一致。探讨该议题对用户企业具有多方面的价值，精确地选择和应用这些性能指标可以帮助企业更全面地理解模型的实际表现和业务影响，从而做出更加明智的决策。议题主持人：朱祥磊 ...(more)

作者 :朱向东 中原银行 高级工程师摘要：本文探讨了向量数据库如何设计高可用架构，重点讨论向量数据库的重要性和应用场景以及高可用架构设计的必要性，并针对向量数据库高可用架构设计和向量数据库运维设计两方面 ， 分享一些 设计 思路和关注点 ，旨在为架构师、设计师、开发...(more)

引言其实最开始推荐系统根本就没召回，直接基于物料池进行排序就行，但是如果物料池变得超大，为了技术和业务发展，每个样本的特征越来越复杂，如果直接精排是没法工程的，所以增加召回，即用更简单的模型更少的特征或者直接规则对候选集快速筛选，减少排序阶段的耗时；同时召回的加入也能...(more)

在当前人工智能的浪潮中，大型语言模型(LLM)无疑已成为炙手可热的焦点。凭借其惊人的语言生成能力，LLM 正在为各行各业带来前所未有的创新机遇。无论是自动问答、内容生成、机器翻译，还是文本摘要和分析等领域，LLM 都展现出了令人兴奋的应用前景。然而，伴随着 LLM 日益广泛的应...(more)

大模型项目，适合通过敏捷方式实施。敏捷项目指的是一种以迭代和增量的方式进行开发的项目管理方法。敏捷项目强调小团队、高灵活性、快速响应客户需求、持续不断地交付价值，希望能够尽早提供客户真正需要的产品。敏捷项目与传统的瀑布式开发相比，更加注重快速响应需求变化，更...(more)

智能化应用如人脸识别、语音识别、文本识别、智能推荐、智能客服、智能风控等已广泛应用于各行各业，这些应用被称为判定式A I 的范畴，通常和特定的业务场景相绑定，因此在使用GPU（ Graphics Processing Unit ）卡的时候也通常各自独立，未考虑业务间GPU共享能力，至多实现vGPU 虚拟...(more)

 1、引言在自然语言处理领域中，预训练模型通常指代的是预训练语言模型。广义上的预训练语言模型可以泛指提前经过大规模数据训练的语言模型，包括早期的以Word2vec、GloVe为代表的静态词向量模型，以及基于上下文建模的CoVe、ELMo等动态词向量模型。在2018年，以GPT和BERT为代...(more)