阿里+数据安全? | 蓝衫科技对话阿里云团队

• 包含了7B的开源模型，如通用模型Qwen-7B、对话模型Qwen-7B-Chat等，开发者可以在这个基础上进行二次开发，实现个性化功能
• 没有微调，不具备向量库功能

通义大模型

• 具有向量库，可以接入企业文档，实现知识问答的功能
• 支持SFT，基于微调训练可以生成更加精美的模型，实现更加准确的标准问答。为二次开发提供了更加灵活的方式

• 阿里模型平台作为开发平台，大模型能根据输入信息，提供对应的文档，API能够直接定位原文内容
• 用户通过手动上传或API批量上传的方式向向量数据库发送文档，不支持Excel形式的上传
• 对于大型文档，如10兆的文档，单并发训练耗时约20秒，而其默认的并发数是三个，一旦上传成功，文档就可以立刻生效
• 用户不仅可以使用大模型作为参考依据，快速进行微调，还可以依赖大模型进行深度的参数训练

• 从内容特征、特征萃取、语义特征、统计特征几大角度出发，对结构化数据、非结构数据、图片文件以及敏感数据进行分类分级，为客户提供更加灵活、安全的网络环境

ii. 独立的向量引擎

• 采用先进的分布式架构，能够高效处理大规模的数据运算，同时保持高性能、稳定性和可靠性

iii.以敏感数据为中心的能力联动

• 应对高危风险进行操作检测，追溯泄露主体，识别异常行为，针对泄露进行告警、止血，及时发现异常数据接口暴露

iv.基于云原生架构的层次化防勒索预案

• 已知勒索病毒入侵检测，使用诱饵捕获和行为分析，拦截新型未知病毒，云端定期备份以实时文件恢复

v.各类Web业务全场景防护

• 利用AI技术智能判断数据爬取异常，精准识别虚假数据作弊以降低异常账号数据泄露风险，并避免数据接口被滥刷

• 注重数据质量控制。行业知识专家共同进行大规模的数据抽检、数据预处理和数据清洗工作。专业人员进行审查和评测，以判断数据的质量
• 为行业服务商提供通用的基础能力和技术性训练。从而提供一体化解决方案，满足不同用户的需要
• 与服务商联合，以提供一体化解决方案。为特定行业或特定类型的客户定制，从而满足不同用户的需求。比如，阿里云可以帮助零售业进行大规模数据分析，以最大程度地提升销售效率；又比如，阿里云可以帮助金融机构进行风险控制和反欺诈，以最大程度地保障数据安全