痛点
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通用大模型被设计用于处理各种领域的任务,但在某些情况下,可能无法完全满足某些特定业务需求。用户可能需要更加定制化、特殊化的模型,以更好地适应其独特的业务场景。
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通用大模型的训练和推理通常需要大量的计算资源和时间。用户可能需要投入大量的成本来训练模型或使用云服务提供商的计算资源,这可能会成为使用通用大模型的一项负担。
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通用大模型在处理任务时可能缺乏解释性,即难以准确解释为什么模型做出了特定的预测或决策。此外,由于不同领域的数据分布和特点不同,通用大模型的迁移学习能力可能受到一定限制。
痛点
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许多通用大模型是基于云端的服务提供的,用户需要依赖云服务提供商来访问和使用这些模型。这可能导致用户对服务可用性、稳定性和价格的重大依赖性。
使用RSA密钥来保障云托管客户的数据安全,客户数据经过密钥加密后存储到云数据库中,实现在云端的安全存储。仅持有用户密钥才能访问自己的数据。
优化模型,使其能在资源受限的设备上高效运行。私有化部署的模型无需将数据发送到云端再返回,这大大降低了延迟,提高了模型的响应速度。
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