大模型应用广泛，但存在框架局限、数据需求大等问题。未来发展方向包括小型化、专业化等。大模型将成为各行业的落地利器，开源大模型能提高社区追随度和模型完善度，闭源大模型则能形成技术先发优势。...
(more)自研大模型的成本投入是巨大的，包括但不限于计算资源、人力资源、研发时间等。因此，大型银行在考虑自研大模型时，需要权衡成本与收益，确保投入能够带来足够的收益。其次，大型银行在数据资源方面具有天然优势，因为它们拥有庞大的客户群体和丰富的业务数据。这些数据可以用于训练...
如何设计大模型基础设施，包括筛选模型、规模训练和适配部署，以及集群、机柜和节点级的设计原则和注意事项。需考虑训练带宽、GPU算力、集群规模、成本等因素，并进行集成测试。
匿名用户
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我觉得现阶段不要想的太多，也不要用之前搞系统的方式来看待新东西。使用似SuperCLUE，C-Eval等的评测，加上自己的一些主动评测就好。其实目前私有化部署方面Llama2 是最佳选择，做大模型评测交给类似BAAI(flagEval等)，SuperCLUE就好，不要自己去玩。...
感觉针对不同行业会发展出不同的大模型，现在大模型展现出的能力是多样化的，能理解语义，能总结分析，能生成图片视频，比如说游戏行业可能需要生成图片，新闻行业就需要生成文稿，而金融行业可能需要智能检索。...
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...
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...
多模态大模型和多模态知识图谱都是实现多模态认知智能的路径，各有优劣。大模型具有关联推理能力强、多任务通吃等优点，但可靠程度低、训练成本高。知识图谱具有专业可信度高、可解释性好、可扩展性强等优点，但推理能力弱、人工成本高。两者应互相帮助、互为补充，共同推进人工...
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