李强

如果大模型给出极端错误答案，可以采取以下几种处理方式：检查输入数据：确保输入到大模型中的数据是准确无误的。如果数据存在问题，如噪声、异常值或数据清洗不当，这可能是导致错误答案的原因。模型调优：如果确认输入数据没有...

原理是什么呢？

个人感觉中小型企业低成本跟进下业界进展，等出现真正有性价比的应用场景再投入资源，现在各家都是纯探索，前景不明朗。

现在只能说是有很多潜在场景，毕竟手里拿着一把枪就见啥都想突突。但是我们从银行核心业务要求看，业务要求的是精准，从大模型的原理看，大模型擅长的是创意，其实并不匹配。那么有没有哪些银行工作，是需要创意的吗，有的，就是营销...

一般就是采购或直接用开源大模型做本地部署，然后结合自己的数据调优，反正自己的数据肯定是不能上互联网的。

感觉针对不同行业会发展出不同的大模型，现在大模型展现出的能力是多样化的，能理解语义，能总结分析，能生成图片视频，比如说游戏行业可能需要生成图片，新闻行业就需要生成文稿，而金融行业可能需要智能检索。...

原本就没有统一的定义吧，也就不存在延伸的问题了，只要参数足够多，那就可以自称为大模型

目前比较可行的是通用大模型加专业知识库的模式，专业知识库，他就很适合搞权限管理啊，大模型检索信息的时候，只检索当前用户可以访问到的数据库。...

不少银行现在倾向于选择通用大模型加专业知识库的模式，知识库负责提供领域知识，通用大模型负责理解问题，并结合知识库检索结果，给用户返回符合人类对话风格的回答。您说的这种小模型凑成大模型的路径应该也是可行的，但目前...