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彭博社发布金融大模型BloombergGPT
彭博社发布了针对金融领域500亿参数的大语言模型BloombergGPT,处理金融专业任务表现比通用大模型实现了大幅提升。
大模型席卷金融业
今年以来,大模型席卷金融业,各大金融机构采购大模型的需求覆盖了人工智能产业链上的各类厂商。
金融机构部署大模型主要有三种方式
金融机构部署大模型主要有独立全栈自研、在通用大模型或者专业大模型基础上进行微调、从云端调用。
金融大模型竞相出炉
市场火热之下,国内金融领域垂直大模型竞相出炉,包括度小满的“轩辕”、马上消费的“天镜”、蚂蚁集团的AntFinGLM、恒生电子(600570)的LightGPT等。
可靠性是金融大模型落地最大的鸿沟
大模型在金融领域落地的最大鸿沟是可靠性。在金融机构将大模型部署到公司内部时,往往发现挑战不小。
数据训练是金融大模型落地的拦路虎
在大模型领域流行一句话:“Garbage in,Garbage out”,即输入垃圾数据会导致输出垃圾结果,可见对大模型进行预训练,数据是重中之重。
谈论效果尚早
受现实条件的限制,金融大模型的落地应用程度并非想象中那么高,谈论效果更为时尚早。
共建生态“光靠自己不行”
打通大模型在金融业落地的最后一公里并非易事,各类金融机构和服务商都在交流中多次提到“生态共建”,期待联合多方力量解决算力、算法、数据、安全、监管等问题。
看投资段子,轻松一下:
听说金融机构最近玩起了大模型,数据训练是个拦路虎,可靠性更是大鸿沟。不过,共建生态是个好主意,毕竟“众人拾柴火焰高”,只要大家齐心协力,金融大模型的落地应用一定会像“火箭升空”一样顺利。
和讯自选股写手
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