黄鸿波-大语言模型结合企业知识库的私有化部署

大语言模型结合企业知识库的私有化部署黄鸿波 | 鼎盛方圆科技演讲嘉宾黄鸿波鼎盛方圆科技CEO鼎盛方圆科技联合创始人机器学习方向谷歌开发者专家前西山居AI技术专家2018年出版《TensorFlow进阶指南 基础、算法与应用》一书目 录CONTENTS1.为什么要用私有化大模型部署2.企业知识库的构建思路3.实际落地的方案为什么要用私有化大模型部署PART 01为什么要用私有化大模型部署为什么要用私有化大模型部署为什么要用私有化大模型部署《行政法》目录为什么要用私有化大模型部署公有化大模型为什么要用私有化大模型部署结合企业知识库的私有化大模型公有化模型和私有化模型的区别数据的安全性私有化知识私有化部署的大语言模型可以在用户自己的服务器或者私有云上运行，这意味着数据的安全性更高，因为数据不需要离开用户的控制范围。这一点对于那些管理着敏感信息的企业或组织来说无疑是极其重要的。公有化部署的大语言模型通常运行在开发商提供的云服务上，用户的数据会在使用过程中传输到这些服务器上进行处理。同时，用户在使用公有化部署的大语言模型时，提供的数据可能被用于改进模型训练和优化，虽然这些数据在大多数情况下都会被匿名化处理，但无法确保绝对不会出现数据泄露的情况。私有化部署的大语言模型可以更好地针对特定场景进行优化和定制化，可以针对企业或组织的特定需求进行定制和优化。例如，可以针对特定的行业术语进行训练，以提高模型的有效性和准确性。公有云部署的大语言模型通常是通用型的，模型预训练的数据覆盖广泛，适应各种常见场景，但对于特定行业或特定任务的精确性可能欠缺。因为这种模型的训练数据和参数通常并没有针对特殊需求进行优化调整，它可能无法理解特定领域的复杂术语或符合特定业务需求的工作逻辑。数据的合规性通过私有化部署的方式更好地管理和控制数据获取和使用，以确保符合各类数据隐私和合规性要求。公有化部署的大语言模型在数据合规性方面可能面临挑战，因为模型运营商通常无法确保其数据处理和存储符合所有地区和行业的特定数据合规要求。在不同国家和地区，对于数据存储、处理和传输的法规要求可能存在显著差异。企业知识库的构建思路PART 02企业私有化大模型部署方案企业私有化大模型部署方案企业私有化大模型部署方案企业私有化大模型部署方案企业私有化大模型部署方案大语言模型企业落地目前存在的问题1、只支持纯文本的输出2、输出的内容有“