自动化平台本身的权限很大,所以针对自身安全的重视程度以后会越来越高,不能让自动化运维平台成为黑客的跳板。权限管理需要严格控制,零信任技术的用武之地又来了。
预训练方法可以有效规避以往任务专用模型所面临的数据稀缺、知识碎片、开发效率低下等问题,被视为实现通用人工智能的关键一步,应该也会成为通用AI开发的标准化步骤之一。
本文针对LLM Fine Tuning的分析较为透彻,通俗易懂,深入浅出,非AI专业的同仁也能一目了然,强烈推荐作为科普类文章推广。
期待持续更新,补充应用场景
文章结构完整清晰,期望持续更新,对应用场景进行进一步细化,增加小伙伴们对LLM Datasets的认知。
通俗易懂,深入浅出,对于扩展知识面具有很大促进作用
作者调研的很详细,龙舟暴露了调研对象。本文结构清晰,紧贴当下技术发展趋势,借鉴性非常高。
希望大行能够持续起到行业带头作用,把先进经验推广至中小银行。确实,海量告警分析已经是运维一大难题,可能ai加持是持续优化的出路,期待作者持续更新。
本文了对Redis进行介绍外,还对其应用场景进行了详细解读,能够更好为同业提供参考,也可以看的出来作者的实战实力,为作者及文章点赞。
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