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)

介绍Elasticsearch集群的静态配置文件，包括集群和节点相关配置，以及安全相关配置；jvm.options文件中的参数配置，用于优化性能和稳定性；需要合理配置内存、线程栈、垃圾回收器、最大停顿时间等参数；log4j2.properties配置文件也需要正确设置。...(more)