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1、对大模型的研究发现,小规模、高质量的数据通常比大规模、低质量的数据能带来更好的训练效果。这也就使得在大模型时代,行业对数据治理的重视程度又大大增加了。从数据到训练、推理再回到数据形成的反馈循环,即数据飞轮,推动着大模型不断更新、优化、迭代自身,数据治理已成为大模型时代不可或缺的命题。
2、数据治理本身也得益于智能化的发展,从人为定制的标准,变得越来越越来越工具化、技术化、智能化,降本提效的目标建设已经愈发具备成效,包括大模型等智能应用,以及更底层的数据平台的各个层面,比如采集、建模、指标、分析等层面,都深受影响。为顺应大模型时代的数据治理新要求、新趋势,将举办·2023深圳站线下大会,大会将通过邀请业内互联网大厂、金融公司等机构的数据治理专家,着重探讨数据治理中涉及的上述方方面面的话题,并延伸至整个+行业的变与不变的主题,欢迎广大从业者参与交流。11.24大会日程。
3、林伟阿里云计算平台事业部首席架构师,阿里云&负责人个人介绍:林伟,主攻大规模分布式训练加速、编译优化、大数据计算、分布式系统等技术工程建设和性能优化。具有17年的系统架构设计及研发经验,并在国际一流、会议上多次发表论文。
4、原微软大数据平台组的核心成员,曾在微软亚洲研究院和微软美国工作10年。演讲题目:大数据一体化解读演讲提纲:1。
5、围绕模型研发全生命周期的数据计算体系2。大数据一体化的应用场景3。
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1、大数据一体化的技术实现杨青度小满技术委员会执行主席、数据智能应用部总经理个人介绍:杨青,度小满技术委员会执行主席、数据智能应用部总经理,硕士毕业于清华大学计算机系,曾就职于百度、阿里,从事、搜索、推荐、大数据架构等相关方向的研发工作。2018年初加入度小满金融开始组建数据智能部,从0到1建设度小满金融的智能引擎的核心算法,深耕计算机视觉、自然语言处理、图模型、机器学习、因果推断等技术能力,多篇文章被、等国际顶会收录,“智能化征信解读中台”工程荣获吴文俊人工智能科技进步奖。相关技术广泛应用于度小满营销、经营、风控、反欺诈全流程业务场景,为上千万客户提供着稳定、安全的金融服务。目前专注于在金融场景中的落地,基于度小满模型即服务“”的模式积极探索文生图、数字人与生成式大模型的应用转化。
2、已于年初带领团队发布国内首个千亿中文金融大模型“轩辕”。演讲题目:金融大模型技术创新与应用探索演讲提纲:1。大模型简介2。
3、开源轩辕大模型详解3。金融大模型应用探索4。总结与展望听众收益:详细了解国内开源金融大模型的研发过程,了解大模型在金融行业中如何应用,对自研大模型以及使用大模型都有帮助。
4、赖洪科互联网应用研发平台总经理。个人介绍:互联网应用研发平台及推搜算法部总经理,有超过14年的互联网广告研发经验,主导广告播放系统、搜索引擎等多项研发建设,也同时负责厂商应用体系数据搭建等工作。
5、目前负责软件商店、游戏中心等研发工作,同时负责推搜部门整体技术探索及应用。演讲题目:应用分发在推荐领域提效上的实践与思考。