世界人工智能大会刚刚结束，大家的一个共识就是做大模型应用。作为一名数据工作者，自己也一直在进行大模型应用的探索，下图列出的是我认为在数据领域具备潜力的十大价值应用：前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！针对每个应用，我对其可落地性进行了评估，如下所示，五星代表非常靠谱，一星代表离实用还有距离。数据清洗和标准化：★★★★★ (5星)自然语言查询接口：★★★☆☆ (3星)数据分析和洞察生

目前大模型的微调方法有很多，而且大多可以在消费级显卡上进行，每个人都可以在自己的电脑上微调自己的大模型。但是在微调时我们时常面对一个问题，就是数据集问题。网络上有许多开源数据集，但是很多时候我们并不想用这些数据集微调模型，我们更希望使用某本书、某个作者的作品、我们自己的聊天记录、某个角色的对话来微调模型。用于微调的数据通常是成千上万的问答对，如果手工搜集，需要花费大量时间。

大模型的落地急需一把“梯子”！

全量微调是对预训练模型的所有参数进行微调，即预训练模型的所有层和参数均被会更新和优化，从而适应目标任务的需求。需要注意，与预训练一样，全量微调需要足够的内存和计算来存储和处理训练过程中的所有梯度、优化器和其它需要更新的部分。全量微调一般可以获得更好的模型性能。  这种微调方法通常适用于任务和预训练模型之间存在较大差异的情况，或者任务需要模型具有高度灵活性和自适应能力的情况。

大模型综述：万字长文带你详解AI大模型的原理、应用和未来趋势（非常详细）从零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

在指标平台中可以生成并分解指标；此外，在查找宽表时仍然会受到本身的限制，也就是说当业务部门希望进行更多更灵活的自助式分析时，可能需要的数据不在单个宽表中，或者需要通过连接多个宽表来获得数据。在业务探索层面，目前我们看到的比较常见的方式是生成SQL，但传统的NLP to SQL的准确率相对较低，现在真正能够将准确率提高的就是GPT4，能做到约90%的准确率。，我们看到的不管是基于大模型的AskBI还

九章云极DataCanvas是一家AI基础软件供应商，致力于为企业训练和应用大模型赋能，通过自主研发的人工智能基础软件产品系列和解决方案，为用户提供人工智能基础服务，助力其在数智化转型中轻松完成模型和数据的双向赋能，低成本高效率的提升企业决策能力，实现企业级AI规模化应用。

当我们谈论人工智能（AI），机器学习（Machine Learning），深度学习（Deep Learning），以及大模型（Large Models）时，实际上是在讨论人类如何让计算机学会像我们一样思考、学习和做出决策的技术。但是很多人都分不清他们之间的区别。

学会区分大模型——大模型的分类，让你更清晰的认识大模型

数据清洗是数据预处理的重要环节，它涉及到数据的去噪、补全、转换等多种操作，以确保数据的质量和可靠性。随着数据规模的增加，手动进行数据清洗已经无法满足业务需求，因此，数据清洗的自动化变得至关重要。人工智能技术在数据清洗方面的应用，可以帮助我们更有效地进行数据清洗，提高数据质量，降低人工成本。