模型压缩 ：模型压缩是一种减小模型大小并降低计算复杂度的技术。常见的模型压缩方法包括剪枝、量化和知识蒸馏。通过剪枝，可以去除模型中的冗余参数；量化则是通过降低模型参数的精度来减小模型大小；知识蒸馏则利用一个已经训练好的大型模型（教师模型）来指导一个小型模型（学生模...(more)

在金融行业中，大模型技术的应用确实带来了显著的效益，但同时也伴随着一系列挑战，尤其是在数据处理和模型训练的各个环节中，如何保障数据的完整性和传输的可靠性成为了一个关键问题。数据归集阶段 ：金融机构首先需要确保数据来源的可靠性和准确性。这通常涉及对多个数据源进行...(more)

GPU不足及隐私和安全问题等挑战

大模型应用中，因行业数据不足，如何解决行业数据搜索、标注问题，如何对接企业知识库？

市场上是否有类 chatgpt 及文心一言的简单、便捷的聊天工具，核心功能包括：实时翻译、智能问答、文本生成等，页面功能包含：用户界面、聊天窗口、消息管理、新建对话、历史对话保留等功能。...(more)

大模型通常基于历史数据进行训练，并不具备实时获取和处理新数据的能力，如何即时更新模型中的知识储备？ 对于客户实时性较强的最新资讯或问题行业历史信息一段文字较长，如分解拆成多段内容（如2000字）去训练，如何满足整个话术时效性及准确性问题。...(more)

中小银行可能没有数据和人才来构建大型神经网络模型，那么开源模型拿来即用是否存在安全隐患？以及如何应对监管合规要求？

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...(more)

最终的效果要和实际应用场景匹配。评估匹配也是通过原有的客服指标与算法的对应