大语言模型

基于大语言模型(LLM)的系统安全:关键授权实践

自 2022 年 ChatGPT 等生成式 AI 应用推出以来,越来越多的组织开始利用大语言模型(LLM)解决各种业务问题。尽管发展迅速,但安全设计这类系统的的正式指导和最佳实践依然匮乏,特别是在涉及 LLM 外部数据源或 LLM 参与决策过程的场景中。 LLM 的非确定性,及缺乏明确的控制和数据平面的特点,为系统架构师和工程师带来了独特的挑战。这些挑战影响了集成 LLM 的系统的安全性和授权机制。本报告旨在为工程师、架构师以及隐私和安全专业人士提供指导,帮助他们深入理解在设计使用 LLM 的系统时所面临的特定风险与挑战。本报告探讨了授权和安全相关的潜在风险,并说明了需要特别注意的事项。

大语言模型在投研中的应用:DeepSeek、QwQ~32B与Manus技术解析、投研场景与量化应用

传统投研面临两大核心瓶颈:非结构化数据处理效率低下与量化模型信号维度单一。 分析师花费大量时间处理财报、新闻、电话会议记录等文本数据,且人工提取关键指标存在一定误差率。 量化策略依赖结构化数据(如价格、财务指标),难以捕捉政策变化、市场情绪等文本隐含信号。
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多模态大语言模型领域进展分享

大语言模型(LLM)是近几年来最火热的方向之一 可以解决各种传统NLP任务,如文本分类、命名实体识别等 可以做更高级的任务 作为聊天机器人,按照要求扮演某个角色 (强大的指令遵循能力) 做高阶的推理任务,如写代码、解数学问题等 (强大的推理能力, CoT进一步增强) 然而LLM存在固有的限制 无法处理多模态的输入,导致有些任务无法做或者很难做,如根据网站截图给出源代码、理解一张表情包的含义
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大语言模型威胁分类

在人工智能技术迅速发展的背景下,大语言模型(LLM)已成为推动技术创新和业务转型的核心力量。其在自然语言理解、生成与处理方面的强大能力,正深刻改变着人与信息、技术的互动方式。然而,随着 LLM 应用的广泛推广,伴随而来的是一系列复杂的风险和挑战,尤其是在安全性、隐私保护和合规性方面,全球范围内的应对压力愈加凸显。
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