ChatGPT在金融机构GPU等相关基础设施运行保障中如何发挥作用//这个问题问反了吧, 目前ChatGPT并未应用于基础设置保障,反而是GPU等基础设施要保障ChatGPT运行。如果是问GPU等相关基础设施如何保障ChatGPT运行?一般从以
对于中小金融机构,可以结合自身业务实际,采取以下方式进行有针对性地引入实施:1. 梳理业务:在决定引入大语言模型之前,需要对自身的业务进行梳理和分析,明确自身的业务需求和目标。可以通过与业务部门沟通、调研市场竞争对
可以选择贴合业务场景的模型,从场景匹配度、数据量、可靠性、成本以及是否具有同业落地案例等几个方面来选型。是否基于开源模型的微调需要结合自身情况,比如现有资源和人力是否具备微调的能力,另外还要从硬件成本、部署
中小金融企业可以聚焦于具体的业务场景,科技投入和人才对中小金融企业都不占优势,因此建议中小银行可以通过第三方AI生态商或者通过区域联盟的方式引入较为成熟的类ChatGPT模型,只进行微调快速落地,目前弯道超车的机会在
可以采取以下几种方法:1. 预处理数据:对于大语言模型数据,需要进行预处理,包括分词、词性标注、命名实体识别等。通过这些处理,可以将大语言模型数据转换为更容易处理的形式,提高数据处理效率。2. 使用大数据平台的高性能计
对于绑定物理机或网卡属性的授权,一般在投产建设时,将license授权给资源池所有的卡,或者重新制定商务模式,找第三方厂商更改当前的授权模式,比如将license绑定到集群信息、或通过资源总数授权,从而不影响动态扩缩容
这个问题跟资源池是否GPU没太大关系,在不同网段做单独集群或一个集群跨网段是要根据集群大小、业务内部访问逻辑、容灾等方面考虑的。
落地大模型肯定是需要投入大量的硬件成本的,而且现有的硬件可能 不能满足大模型资源配置需求,另外现有的模型可能已经过时或者不能满足金融企业的需求,因此需要采购新的大语言模型进行调优。 对于合规风控以及监管这块,
前面两位回答挺到位了,其他就补充一些通用场景吧,比如:1、办公服务,类似嵌入office软件或者一些能效工具,自动生成一些文档模板、excel处理之类的,提高办公效率2、员工培训,可以通过ChatGPT内容生成能力,为员工提供个性化的培
在ChatGPT大语言模型时代,金融行业可以采用一下方式保证数据安全:1. 数据加密:使用加密技术对客户数据进行加密,以保护数据的机密性、完整性和可用性。2. 数据脱敏:对于涉及到客户隐私的数据,如姓名、地址、身份证号码等,需
关于TWT使用指南社区专家合作厂商入驻社区企业招聘投诉建议版权与免责声明联系我们 © 2024 talkwithtrend — talk with trend,talk with technologist京ICP备09031017号-30