如果大模型给出极端错误答案,可以采取以下几种处理方式: 检查输入数据:确保输入到大模型中的数据是准确无误的。如果数据存在问题,如噪声、异常值或数据清洗不当,这可能是导致错误答案的原因。 模型调优:如果确认输入数据
个人感觉中小型企业低成本跟进下业界进展,等出现真正有性价比的应用场景再投入资源,现在各家都是纯探索,前景不明朗。
现在只能说是有很多潜在场景,毕竟手里拿着一把枪就见啥都想突突。但是我们从银行核心业务要求看,业务要求的是精准,从大模型的原理看,大模型擅长的是创意,其实并不匹配。那么有没有哪些银行工作,是需要创意的吗,有的,就是营销
一般就是采购或直接用开源大模型做本地部署,然后结合自己的数据调优,反正自己的数据肯定是不能上互联网的。
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。
原本就没有统一的定义吧,也就不存在延伸的问题了,只要参数足够多,那就可以自称为大模型
目前比较可行的是通用大模型加专业知识库的模式,专业知识库,他就很适合搞权限管理啊,大模型检索信息的时候,只检索当前用户可以访问到的数据库。
不少银行现在倾向于选择通用大模型加专业知识库的模式,知识库负责提供领域知识,通用大模型负责理解问题,并结合知识库检索结果,给用户返回符合人类对话风格的回答。您说的这种小模型凑成大模型的路径应该也是可行的,但目前
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
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