一、引言在实际搭建日志中心的过程中，对于架构选项有很多疑惑，甚至技术栈不清楚用哪些，由于本身是日志模块，属于系统的侧面，该场景下，大部分用户对于日志数据的专业性要求并不是很多，故而会一昧的使用传统的ELK（Elasticsearch+logstash+kibana）的架构模式，来构建日志模块或简易的日...(more)

一、议题说明：在过去数年间的数字化、数智化浪潮下，银行等金融机构对于智能风控、模型算法早已不再陌生。在风控领域，模型广泛地应用于舆情监测、客户关系挖掘、客户评级、异常预警等场景，也积累了大量的规则和算法，并产生了较大的价值。以商业银行为例，此前，银行数字化转型的本...(more)

一、主题说明：该主题探讨了当大型模型产生极端错误回答时，如果得到良好处理，对企业用户有哪些好处。答案涉及到错误处理的重要性，包括及时发现和纠正错误可以提高企业对模型的信任度，确保决策基于准确信息。另外，通过监控模型性能、实施强化学习以及分析错误，企业能够不断改进模...(more)

自然语言处理（NLP）是人工智能领域中一项重要的研究方向，涉及机器对人类语言进行理解和生成。然而，语言的复杂性和多样性使得处理自然语言任务成为一项极具挑战性的任务。在这个领域中，LLMTraining扮演着至关重要的角色。LLMTraining可以被看作是一次模型的深度学习之旅，通过高...(more)

信息化时代，我们通过线上系统将传统线下工作重新做了一遍；互联网时代，用连接打破了交流的界限；数字化时代以数据驱动重塑商业模式。那么，在稳定性保障领域，大模型如何破局，打破那张“看起来惊艳，又使不上力”的纱，用全新方式引领我们重塑稳定性保障呢？一、AIOps的演进在Gartner还没...(more)

引言提及Redis，大多数从事IT工作的都知道它是一种非常快的数据库。如果进一步问它为什么那么快，可能大多数人会回答“它是运行在内存里的数据库，所以快”。其实Redis是因为很多维度的创新才支撑了“快”的评价。如果我们了解了它在数据模型、处理模式等方面的特点，就会更加了...(more)

一、议题说明：随着新技术的革新，大模型从感知智能向认知智能跃迁,具备了一定的推理能力，在金融服务领域拥有良好的应用前景。基于大模型技术，金融机构可以更好地理解和响应用户需求，让产品和用户需求更精准地匹配。利用深度学习、强化学习、迁移学习等技术，融合金融行业的知识...(more)

众所周知，LLM（大型语言模型）正在成为推动下一波技术创新浪潮的颠覆性力量，类似于互联网、智能手机以及云计算所引发的革命。通常来说，LLM（大型语言模型）往往具备丰富而强大的功能。它能够生成令人惊叹的新颖文本，进行语言翻译，撰写各种类型的富有创意的内容，并以信息丰富的方式回答...(more)

随着技术的不断演进，在开源语言模型领域，LLaMa2已成为强有力的竞争者。LLaMa2由Meta（以前称为Facebook）开发，与同类产品ChatGPT相比具有多种优势。本文将深入探讨LLaMa2与ChatGPT差异性对比，以供大家在实际的业务场景中进行技术选型参考。1.什么是ChatGPT？ChatGPT是OpenAI于2022...(more)