模型压缩 ：模型压缩是一种减小模型大小并降低计算复杂度的技术。常见的模型压缩方法包括剪枝、量化和知识蒸馏。通过剪枝，可以去除模型中的冗余参数；量化则是通过降低模型参数的精度来减小模型大小；知识蒸馏则利用一个已经训练好的大型模型（教师模型）来指导一个小型模型（学生模...

大语言模型和RPA是两种不同的人工智能技术，分别用于不同的应用场景。大语言模型主要用于自然语言处理和对话式交互，而RPA主要用于自动化流程和数据处理。然而，大语言模型和RPA的结合可以充分发挥各自的优势，提高数字化转型的效率和质量。例如，在客服领域中，可以使用大语言模型...

在金融场景中，部署应用大模型面临以下核心难点和卡点：数据质量和数据隐私：大模型需要大量的高质量数据进行训练和部署。然而，金融数据往往复杂多样，存在缺失值、异常值和噪声等问题。此外，金融数据涉及敏感信息，如个人身份和交易记录，需要严格的数据隐私保护。因此，确保数据质量和...

在智能客服等适合的落地场景中，落地大模型可以按照以下步骤进行：（1）企业训练大模型时如何准备训练数据？确定训练数据的来源：可以使用企业内部的历史对话数据、客户交互数据等。此外，还可以考虑使用公开可获得的数据作为补充。数据清洗和预处理：对训练数据进行清洗、去除噪声和异...

单就银行业来说，目前还处在探索阶段，一是探索如何搭建自己的大模型，二是在哪些场景使用，其中一属于二的前提。场景探索方面，各家几乎都首选智能客服，因为这是最容易切入的场景，客服领域有比较成型的问答库。其他的员工助手，投研报告什么的，无论你要他生成什么，你都需要先把要喂给大...

1.大数据模型中的情感分析对金融行业的后续发展具有以下方面的影响：a. 情感分析在金融行业中可以帮助了解客户的情绪和意见。通过分析客户在社交媒体、客户反馈和市场评论等渠道中的情感倾向，金融机构可以了解客户对产品、服务和品牌的态度和满意度。这可以帮助机构改善客...

对于中小银行而言，他们可能确实没有足够的数据和专业人才来构建大型神经网络模型。在这种情况下，使用开源模型作为解决方案可能是一种选择。然而，使用开源模型也存在一些安全隐患，需要注意和应对。数据隐私：开源模型可能需要训练和调整以适应具体的业务需求，这可能涉及使用银行...

目前小型公司的算力只能用于推理，训练基本只够7B-13B范畴。希望组件行业级别算力池用于租赁。

隐私与安全，与大模型没有关系，更多是数据采集和法律合规的使用。在数据采集前签订相关授权，在使用过程中做好保护和权限隔离措施。在应用中，明确数据提供方和数据应用方双授权机制，就能最大限度规避。至于GPU算力问题，可以考虑用更多的CPU实现；或者分布式计算，将计算分布到每个连...