信创虚拟化替换是中小银行目前都会遇到的,感谢作者可以把同业的一些替换选型的经验和策略可以比较好的总结,吸取大家的经验。后续如果有更加详细的信创虚拟化选型对比方面的内容就会更加方便我们中小行进行选择,我们主要
大语言模型选型评估框架的四大核心类别:性能与效果、定制与适配、成本与效益、发展与风险。这四个类别涵盖了模型的各个方面,从性能到成本,从定制到发展,全面评估模型的能力和潜力,很具有参考性!多谢专家们分享。
在结合大模型与数据仓库时,确保数据安全和隐私的关键措施包括实施端到端的数据加密、严格的访问控制和身份验证机制,以及对数据进行匿名化或去标识化处理以保护个人隐私。此外,应采用最小权限原则限制数据访问,确保合规性...
大模型给出极端错误答案,个人觉得可以从两方面分析一、模型训练问题,在模型训练过程中,对于缺乏训练数据或训练数据准确性较低的情况,模型往往难以准确地学习规律和模式,这可能会导致模型出现过拟合或欠拟合的问题,无法良好...
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