几乎所有在线服务都在收集我们的个人数据，并可能将这些数据用于训练 LLM 。然而，模型会如何使用这些用于训练的数据则是难以确定的。如果在模型的训练中使用了诸如地理位置、健康记录、身份信息等敏感数据，那么针对模型中隐私数据的提取攻击（ Data extraction attack ）将会造...
金融企业部署高可用的向量数据库可以采取以下运维实践和策略：1、部署集群架构：建立一个由多个节点组成的集群架构，以确保高可用性和容错能力。在集群中，数据可以复制到多个节点，当一个节点发生故障时，其他节点可以继续提供服务。2、数据复制和备份：使用数据复制和备份策略确保数...
将业务需求转换为数据需求是一个涉及深入理解和分析业务目标，然后确定需要收集、处理和分析的数据类型的过程。以下是将业务需求转换为数据需求的一般步骤：明确业务目标 ：首先，需要清晰地理解业务需求的目标和期望结果。这可能涉及到与业务团队进行深入交流，理解他们的痛点和...
一、如何规范金融行业应用系统业务和IT技术数据的大模型应用的数据标准，有利于更好发挥大模型在金融行业的作用 ？答：制定统一的数据标准 ：金融行业应制定一套统一的数据标准，包括数据格式、数据质量、数据安全性等方面的规定，以确保不同系统之间的数据互通性和一致性。建立数据...
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...
确保大模型的决策过程可解释和透明非常重要，因为它可以帮助人们理解模型的工作原理，建立信任并确保模型的公平性和准确性。以下是一些方法，可以增加模型的解释性和可理解性：特征选择：通过仔细选择输入特征，可以减少模型的不透明性。选择与模型输出相关性高且易于解释的特征，有助...
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...
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...
随着技术的不断发展，神经语言模型（NeuralLanguageModels，NLM）在自然语言处理（NLP）领域扮演着越来越重要且强大的角色。NLM利用神经网络来学习和表示语言的概率分布，从而能够更加精确地理解、处理和生成自然语言。这一技术的出现和发展为NLP领域带来了巨大的进步和潜力。NLM（神经...
(more)在信用评估、欺诈检测和客户服务中，大模型的微调策略存在以下共同点和不同点：共同点：数据处理和微调：这三个领域都需要对数据进行有效的清理和处理，以确保训练出高质量的模型。不同点：学习方式不同：信用评估和欺诈检测通常采用监督学习方式，而客户服务则更倾向于使用无监督学习方...
