本文旨在对向量数据库的运维进行深入分析，并与传统数据库进行对比，以揭示其在运维方面的差异性。通过详细探讨向量数据库与传统数据库在数据模型、存储结构、查询处理、索引技术等方面的差异，方便理解向量数据库的特点和优势。通过提供一些最佳实践和运维设计策略，帮助运维团...(more)

多任务学习(MTL)通过共享表示来同时训练模型以处理多个相关任务，提高泛化能力和个体任务的适应能力。参数共享策略包括硬参数共享和软参数共享，需考虑任务相关性、模型复杂度和训练数据量等因素。...(more)

本文介绍了大型语言模型微调的流程和技术，包括预处理、配置模型、训练模型、评估绩效、性能微调等步骤。其中，PEFT技术和LoRA技术是两种高效的微调方法，能够在保持预训练模型主干参数不变的前提下，实现高效的模型调优，为语言智能技术的应用场景拓宽了空间。...(more)

制造企业可通过HPC算力预测、优化资源、混合云解决方案等方式提高效率，注意成本、技术、数据安全等挑战，确保高效运行。

制造企业优化HPC性能：基础优化、并行计算、GPU加速、性能监控、软件工具、网络通信、缓存系统、云解决方案。不同品牌服务器统一调度：中间层软件、标准化作业脚本、虚拟化、容器化部署、硬件升级、供应商合作。提升吞吐和效率：高速网络互联、高可用性存储、优化作业调度、故...(more)

本文介绍了如何基于开源大模型快速构建本地知识库应用，包括知识库构建需求、数据挖掘和价值利用、语义知识检索、LLM大模型概述、知识库问答实现思路等方面。同时介绍了选择大模型的三个方面：业务需求、模型效果和模型性能。最终展示了RAG系统在处理大规模信息检索和理解任...(more)

LLM微调和FineTuning技术可提高语言模型性能，但需要大量数据和专业技术人员操作，FineTuning技术仍需解决数据获取和计算资源需求等问题。

保险业可通过试点应用逐步推广大模型，建议采用在线调用LLMAPI为主、私有部署为辅的通用大模型方案，重点关注智慧办公、智能客服、代码生成和企业知识库等场景。选型时可参考SuperCLUE的中文大模型基准报告，综合考虑部署方式、大模型特点和优势，针对实际业务需求进行模型选型...(more)

LLMPre-training是通过微调和定制化现有预训练模型，提高模型性能和开发效率的过程，包括数据采集、清洗、标签化、架构选型和实施，可利用海量数据学习语义、语法和世界知识，是实现通用人工智能的关键一步。...(more)

向量数据库高可用架构设计需关注数据冗余、复制策略、负载均衡、故障恢复、容错性、数据一致性、安全性等，可采用云化、多服务器集群或专业存储等方案，保障业务连续性、数据可靠性和安全性，提高系统故障容忍性和快速恢复能力，满足高性能和扩展性需求。...(more)