ai大模型面临隐私和数据风险

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痛点 1、大模型百花齐放能力各异，管好大模型和为应用场景选择表现最佳的大模型难 2、在企业的复杂场景中，基础大模型表现效果不佳，且多个大模型结合缺乏有效手段 3、高质量数据决定AI原生应用的上限，企业无可契合行业应用的全量高质量数据集 4、数据是企业的高价值资产，如何防止数据泄露、保障模型安全是企业应用开发的难题

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七、数据标注&撰写根据大模型微调数据标注规范，通过配套工具进行数据标注。 八、数据转换与导入 完成数据格式的转换，可进行跨网络环境的数据导入。 九、调优方案设计 根据大模型训练及调优工具和平台，输出大模型调优方案。 十、模型训练实施1. 基于大模型训练所需的云服务，完成大模型训练及微调。2

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