【摘要】作为新一代人工智能产业的核心动力，AI大模型广泛应用于各行各业，打开了迈向通用人工智能的大门。本文通过大模型相关技术背景、构建需求、实现原理、模型选型及工程实践等方面介绍了如何基于开源大模型快速构建本地知识库应用。通过分析大模型应用的存在的问题，提出...
(more)在模型与数据仓库结合的过程中，合理配置和优化资源是降低运营成本的关键。以下是一些方法和建议：需求分析：首先，需要对业务需求进行详细分析，了解模型的复杂度、数据量以及查询频率等因素。这有助于确定所需的计算资源和存储资源的量级。弹性伸缩：利用云服务提供的弹性伸缩功能...
在进行技术选型与集成方案时，企业需要考虑以下几个方面：大模型技术选择：企业需要根据自身业务需求和技术实力选择合适的大模型技术。常见的大模型技术包括分布式计算框架（如Hadoop、Spark）、分布式数据库（如HBase、Cassandra）和分布式存储系统（如HDFS、GlusterFS）等。原有架构分析...
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...
数据清洗和预处理 ：在训练大模型之前，必须对数据进行清洗和预处理。这包括去除重复、错误或不一致的数据，处理缺失值，进行数据转换和标准化等。通过数据清洗和预处理，可以提高数据的质量和一致性，为后续的训练过程奠定基础。数据分片和并行处理 ：对于大规模的训练数据，可以考虑将...
1.直接使用大模型面临的问题输出不稳定性生成式AI的特点之一，输出结果的多样性。同样一个问题，问大模型多次，可能会得到不同的答案。这种输出的不确定性，在对话、创作场景下，会给用户带来惊喜。但在确定性要求比较高的场景下，大模型进入不了采纳阶段。数据新鲜度不够训练大模型...
(more)在大模型应用中，数据传输、整合、准备和预处理确实可能消耗大量的时间和资源。为了提高这些过程的效率，可以从以下几个方面进行改进：数据压缩：在数据传输过程中，采用数据压缩技术可以减少传输所需的时间和带宽。通过这种方式，不仅可以减少数据传输的时间，还可以降低对网络资源的...
