召回在推荐系统中的重要性，能够快速筛选候选集，增加业务丰富性。常用召回方法包括传统召回、基于FM的召回、图召回、内容语义i2i召回和embedding召回。召回中存在负样本构建、竞争和目标不一致等问题，可通过全链路优化缓解。常见的召回术语包括I2I、U2I、U2U2I、U2I2I、U2TA...(more)

LLM评估指标包括RAG和Fine-Tuning，用于评估输出质量和指导模型优化，RAG包括忠诚度和上下文回忆，Fine-Tuning包括Hallucination、KL散度和F1分数。

GPU虚拟化和共享需求迫在眉睫，PCIe直通、SR-IOV、MPT等方案可实现GPU设备虚拟化，vGPU、MIG、MPS、rCUDA等方案可实现GPU虚拟化和共享，MIG支持裸机和容器，GPU算力池化可解决GPU使用效率低和弹性扩展差的问题，算力隔离、故障隔离是关键，API转发的多任务GPU时间分片的实现模式相对...(more)

本文探讨了如何构建高效的资源配置策略以支持大型模型项目，需要综合考虑多个方面，包括明确目标和需求、全面资源评估、动态资源调配、强化项目管理能力和持续优化改进等。同时，建议从企业战略高度和实施两个方向考虑项目的投入和产出，采取模型压缩与优化、减少开发成本、合作...(more)

GPT是一种预训练语言模型，可用于自然语言处理任务。它采用生成式预训练和判别式任务微调的方法，使得模型搭建更简单。适配不同任务的输入形式是一个问题，但通过增加应用层级的网络和有监督微调，可以解决。使用huggingface的模型调用和微调也变得更加简单。...(more)

本文介绍了基于BERT的自然语言处理中的任务和实现方法，包括文本分类、问答系统、命名实体识别和预训练任务等。通过对文本进行编码和向量化，可以实现各种任务的分类和预测。

BERT是一种预训练语言模型，可用于多种NLP任务，包括文本蕴含、文本匹配、问答选择等。其训练数据经过Mask和拼接，主要分为input embedding、BERT模型和下游任务三个部分。

金融行业应用大模型需加强数据安全保护，采用访问控制、数据脱敏、数据加密等措施，建立明确的数据隐私和安全政策，选择可信的供应商，防止数据滥用和泄露。

本文讨论了大模型在信用评估、欺诈检测和客户服务场景中的微调策略，共同点包括数据处理和微调、使用预训练模型、针对特定任务进行微调；差异点包括学习方式、核心目标、数据特性、模型输出和评估框架。在微调过程中需要平衡保证泛化能力和满足特定业务需求，可以采取引入领域...(more)

RAG技术融合外部知识源，提高生成式人工智能模型的准确性和可靠性，工作流程包括文档检索、提示构建与增强和LLM响应生成，但仍需攻克知识库构建、检索算法、提示工程、解释技术、隐私与安全、系统效率等挑战。...(more)