金融行业专题分析:AI+金融大模型的两条技术路线.pdf
- 上传者:大三班
- 时间:2024/02/26
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金融行业专题分析:AI+金融大模型的两条技术路线。当前AI与金融的结合主要有两条技术路径:①通用模型+金融语料训练金融大模型,②金融垂类大模型。1)双方优劣具有相对性。通用大模型 优势:泛用性强、灵活性和利用率高、可迁移性强。劣势:特定领域深度较浅、模型复杂、训练时间长;金融垂类模型优势:领域专业性、针对 性的解决方案、高精度和合规性。劣势:适应性限制、更新和维护复杂度、数据利用率低。2)通用大模型通过金融语料训练超越金融垂类模型 可能性较小。通用大模型在行业数据量,性价比,精确性、适用性、实时性、推理速度,合规性和风险控制等方面表现欠佳。
通用大模型“百模大战”,头部模型国外领先较大,平均水平国内外差距较小,中文上国内表现更优。1)国外通用GPT4-Turbo遥遥领先。 OpenAI震撼发布GPT4-Turbo,开启新一代人工智能模型的大门;谷歌将在谷歌云上部署 Claude,并于推出自研的大模型LaMDA 的聊天机器人 Bard;AWS 推出自有基础模型 Titan 和 AIGC 服务 Bedrock,以及 AI 编程助手 Amazon CodeWhisperer。Anthropic推出Claude,是最接近ChatGPT 的商业竞品;xAI发布其首个AI大模型产品Grok,模型通过X平台实时了解世界,GrokV1.5或于2024年3月发布。2)国内通用百度先行,多家企 业推出相关产品。百度推出“文心大模型”,是目前国内预训练大模型应用端生态最好的大模型之一;阿里发布通义千问2.0,专业维度能力较 强;vivo发布BlueLM大模型,应用的场景广泛;月之暗面发布Moonshot大模型,目前位于第一梯队。3)在金融领域中,通用模型应用表现各有 差异。其中GPT系列、文心一言、通义千问、腾讯混元以及科大讯飞表现较好。
金融垂类模型国外发展先行,国内成品问世。1)国外彭博BloombergGPT率先登场。BloombergGPT的混合训练方法使其模型在金融任务上的表 现大大超过了现有的大语言模型,而在通用场景上的表现则与之相当,甚至优于现有模型。AI4Finance Foundation开发FinGPT,为金融大型语言 模型提供互联网规模的数据,以此推动金融领域的开源发展。2)国内金融垂类模型百花齐放。奇富科技率先宣布推出自研的金融行业通用大模 型“奇富GPT”;度小满推出国内首个千亿级中文金融大模型“轩辕”;腾讯云公布腾讯云金融行业大模型,TI-OCR大模型帮助银行解决日常业务问 题;恒生电子进一步升级金融大模型LightGPT,并发布多款光子系列大模型应用产品;蚂蚁集团公布蚂蚁金融大模型,在多项金融专属任务中表 现突出;东方财富、同花顺加大AI研发技术投入,筹建人工智能事业部,重点推进金融垂直大模型研发应用。
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