本地化部署的开源大模型，如CodeLlama-7B、ChatGLm3-6b、Baichuan2-13B等，具有一定的理解和生成SQL的能力。这些模型在大量的数据上进行训练，能够理解和处理复杂的语言结构和任务。CodeLlama系列模型提供了多种尺寸的模型，包括7B、13B、34B等，支持多种编程语言，如Python, C++, J...

面对大模型给出极端错误答案的情况，首先应确保模型的训练数据、算法逻辑等基础组件无误。若确认是大模型的内部机制出现问题，可以采取以下措施：对模型进行重新训练，修正偏差。1、引入其他数据源或知识图谱进行矫正。2、升级模型架构，优化算法。结合领域专家知识，对模型进行人工...

金融企业的数据，特别是客户信息、账务信息、交易信息等，都是极为敏感，需要严格保障安全性的数据。国家金融监管机构对于金融企业的数据安全都有强监管政策，一旦发生数据泄露事件，处罚将非常严厉。一、金融企业在建设大模型应用的过程中，应该坚持私有化部署，不应将数据传输到公有...

大模型在金融服务中的应用日益广泛，其强大的数据处理和解析能力为银行等金融机构带来了显著的效率提升和成本节约。最新的算法和技术进展使得大模型能够在更广泛的领域发挥作用，同时，业界也在不断探索新的应用案例，以实现金融服务智能化升级。在算法层面 ，大模型通过自然语言...

安全是构建生成式 AI 不可回避的重要议题，企业只有在 AI 旅程中做好数据、模型和应用的安全防护，才能更好地借助 AI 加速业务创新。为此，帮助客户在数据治理层面，实现自动化敏感数据发现并在统一平台上管理数据资产；并开发安全服务及功能，帮助客户构建应用程序的零信任管理，提升...

问题里的通用大模型似乎并不是当前广泛概念中的通用大模型？广泛意义的“通用大模型”目前都是头部大平台型的企业和组织在打造，例如谷歌微软百度商汤之类的公司，它能够对“互联网”级的知识相关问题给出相对准确的答案，提供一个“百晓生”似的表面能力。问题中的通用大模型是...

建议使用第一种方式一般来说，像固定IP访问要格外注意。对于redis而言，集群的容错性非常依赖nodes文件，所以要在容器启动文件中设置正确的pod IP

我个人认为应该结合大模型实际带来的业务效果来进行评估，具体问题应该分析，比如，大模型在项目中提高的效率，节约的成本等，在进行优化的过程中应该更多聚焦于业务的优化。

大型模型选型评估框架应该包含以下评选维度：功能需求：评估模型是否满足业务需求和功能要求，包括数据处理、计算能力、模型集成等。可扩展性：评估模型在处理大规模数据和复杂计算时的性能和扩展能力，包括并行计算、分布式计算等。可用性：评估模型的易用性和操作性，包括模型的使用...