以下内容供参考。获取初始数据集,该初始数据集包括多个金融类型的子数据集;基于机器学习算法和人工智能生成AIGC大模型对该初始数据集进行热度筛选处理以及信息归纳提取处理,以得到目标数据集;根据该目标数据集对初始金融...
如果模型基于错误的、无意义的数据建立,那么这个模型也会出错。因此,如果源数据带有缺失值(NaN),就需要在数据预处理中进行清洗。缺失值是最常见的数据问题,有很多处理缺失值的方法。保留对于有些缺失值占比不大或者通过其...
效能建设的核心变量,在于数据治理。但这个“数据”,和大数据时代的“数据”,内涵又有很大不同。传统的数据治理,针对数据分析场景,主要面向结构化数据,包括主动元数据、AI增强治理等技术,已成比较成熟的体系。而数据治理的新...
AI聊天机器人应用,它可以让你通过视频通话和AI进行实时的交流。它的知识储备丰富,可以听懂各种语言,任何话题都可以交流,它也会给出合理的回答。基于人工智能技术的生态系统,可以准确理解你的要求并提供完整的答案。它不仅...
安全是构建生成式 AI 不可回避的重要议题,企业只有在 AI 旅程中做好数据、模型和应用的安全防护,才能更好地借助 AI 加速业务创新。为此,帮助客户在数据治理层面,实现自动化敏感数据发现并在统一平台上管理数据资产;并开发...
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...
目前类似于 GPT-3 这样的大模型,在零样本和小样本的学习能力,主要来源于预训练阶段对海量语料的大量记忆,其次是语义编码能力、远距离依赖关系建模能力和文本生成能力的强化,以及自然语言进行任务描述等设计。而在训练目...
需求分析第一步先了解企业的业务需求和目标,明确是否要上大模型。主要从成本、量化需求和部署方式三个方面来考虑。模型选型模型选型需要考虑的事情包括资源分析和模型挑选。数据整理数据是新时代的石油,也是大模型的石...
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