通过多种技术和措施来保障数据安全性,包括加密技术、访问控制、备份和恢复、监控和日志记录以及安全审计和合规性等。这些措施有助于确保数据的安全性和完整性,并满足相关法规和标准的要求 。保护数据安全需要采取以下
(1) 确定计算口径,理解需求。 要解决什么问题,需要哪个时间段的数据,数据提取的内容,是否有加过滤条件等等。这个环节非常重要、非常关键,需要和业务方不断的进行沟通确认,保证取出的数据符合需求和正确的关键;(2) 根据需
模型压缩算法能够有效降低参数冗余,从而减少存储占用、通信带宽和计算复杂度,有助于深度学习的应用部署。通道剪枝通过移除神经网络中冗余通道,达到加速神经网络推理过程和压缩模型体积的效果,还可以获得实际的加速效果,然
大模型技术所构建的智能客服可以改变传统的人机交互过程,自动生成对话流程让运营智能客服更简单,在复杂缠绕问题解决率、人机交互感知程度,以及意图理解、流程构建、知识生成等运营内容的效率不断提升,同时也面临数据安全
随着金融科技行业的快速发展,数据安全问题日益凸显。金融机构和科技巨头在大量搜集客户敏感信息的同时,也在面临如何安全存储、处理和传输这些信息的挑战。数据泄露的风险愈发高涨,令各方深感不安。1) 数据泄露风险 在
大模型与传统数据场景,均需具备良好数据基础与数据质量 ,且对数据安全性有较高的要求。大型模型的到来对数据和存储提出了新的要求。从成本的角度来看,数据和数据的存储过程和处理过程越来越重要。不仅数据量增加,数据处
大模式如何与原有架构(如数据湖、湖仓一体、数据仓库)相结合,成为了企业架构中需要考虑的问题。企业需要对现有的数据架构进行全面的评估,了解其功能、数据处理能力、存储容量、查询性能等,有助于确定大模型与原有架构结合
对于大型金融机构而言,由于拥有海量金融数据,应用场景丰富,宜引入业界领先的基础大模型,自建金融行业、企业大模型,考虑到建设周期较长,可采用微调形成专业领域的任务大模型,快速赋能业务。对于中小金融机构而言,可综合考虑应
模型评估指标是衡量模型质量的标尺,有以下指标可以评估大模型成效。首先,我们要关注模型的可重现性,这意味着模型结果可以反复使用,并保持一致性和准确性。其次,准确性也是评估模型的重要因素,通过R^2值和解释方差等指标,我
由于技术水平的制约和方案的局限性,我们难以实现底层统一的数据管理。为了能用更丰富的数据源训练AI模型,需要以极高的代价将数仓的数据导出;为了实现实时数据处理,不惜选择冗长的数据处理链路,造成多份数据和多个计算引擎
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