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大模型落地金融业,尚有这些关键点

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2024-05-22 【 字体:

  编者按:过去的一年,人类社会在AI、具身机器人、脑机接口等领域取得瞩目成就,令我们目不暇接。新时代的大门已经开启。站在龙年开首,我们想问,科技进步带来的新质生产力会把我们带向何方?光芯片、飞行汽车以及不断进化的AI,又会打开一幅怎样的人类社会图景?在此,请同一起,聆听技术最前沿科学家们的声音。

  自2022年11月ChatGPT问世以来,生成式AI大模型的浪潮便迅速席卷全球,成为人工智能领域最炙手可热的赛道。在赛事行至中场之时,从业者对于行业发展图谱的认知也愈发清晰:大模型只有从通用走向垂直,并迅速投入到产业应用才是王道。

  其中,金融行业因其数据密集型和科技驱动型的行业属性,被视为垂直大模型应用落地的最优场景之一。也正因如此,有越来越多企业开始布局金融垂类,截至目前,度小满、蚂蚁集团(06688.HK)、华为、腾讯云、马上消费金融、同花顺(300033)(300033.SZ)等公司都开发了金融大模型,并积极探索这一垂直行业的应用场景。

  金融大模型目前进展如何?还有哪些应用前景有待开发?落地过程中数据安全和隐私合规如何得到保障?2024年金融大模型又将涌现出哪些技术突破点?站在龙年的起点,采访到了同花顺金融大模型HithinkGPT的研发团队,试图探寻这些问题的答案。

  据悉,和国内外其他大模型相比,HithinkGPT在金融数据方面具备数据覆盖广、量极大、质量优、合规强等优势,并展现了强大的分析、预测、推理能力。这些优势的获得主要得益于研发团队从训练语料、训练框架到模型结构的设计。

  “HithinkGPT预训练阶段金融语料约1.4T token,占比超过了50%。”HithinkGPT研发人士介绍称,在使用优质金融语料训练后,HithinkGPT的金融知识储备远超其他金融大模型。

  在模型应用方面,同花顺凭借多年来的数据积累和业务经验,将金融RAG体系,金融领域专家系统,知识图谱,领域知识库等集成在HithinkGPT中,使其具备了实时分析、逻辑推理、精准预测的能力。

  即便HithinkGPT拥有诸多优势,但研发人士坦言,“模型幻觉问题目前依然存在,实际部署的推理成本较高,推理速度不够理想,离真正的商业化落地应用还有一些距离。”

  研发人士所说的“模型幻觉”(Model hallucination),指的是大模型在缺乏足够信息或面对模棱两可的输入时,生成的错误、虚构或无根据的错误回答。

  在研发人士看来,这种错误回答在金融行业是不可容忍的。金融行业容错率较低,无论是知识问答,还是内容提取上,都对大模型技术提出非常高的要求。“只有真正解决了模型幻觉,才能实现to c应用。”

  不过在面对模型幻觉时也并非无计可施,研发人士表示,通过数据清洗,RAG技术,RLHF对齐等方法可以有效降低模型幻觉。未来可能会通过研究和开发新的模型解释性工具,开发新的模型架构和训练技术(如更细粒度的注意力机制、更有效的上下文理解能力)等方式来修正并减少模型幻觉问题。

  从应用进展来看,目前金融大模型已涉及运营、客服、营销、风控、研究以及贷后等多个场景,但不少分析认为,金融机构对大模型的应用仍处于探索、研发或试用阶段。

  研发人士称,除了对“模型幻觉”的考量外,金融行业本身对数据安全合规有着严格的要求,也决定了其在采用金融大模型方面更为谨慎。

  对此,同花顺在向金融机构提供大模型服务时,将采用问句侧风控,模型本身安全性能增强,答案侧风控三层风控机制来保障合规性。“HithinkGPT对于违规问题的风控召回率已经达到99%+。”研发人士介绍称。

  据悉,HithinkGPT已和大量包括但不限于银行、券商、会计师事务所、政府机构等客户开展合作,很快将会接入他们的系统。

  “目前大模型的应用处在一个可以用,还不错的阶段,但距离好用,能准确解决实际问题尚有一定的距离。”在研发人士看来,需要解决的关键点除了“模型幻觉问题”和“安全合规采集问题”外,“如何降低推理成本,提升推理速度”以及“如何生成实际有用的,对用户有参考意义的具体建议,而并非泛化的‘安全回答’”也是亟待解决的问题。

  不过研发人士也表示,其中一些问题有望在2024年迎来一些突破点。比如在模型回答方面,或将更加个性化,对于不同的用户画像、不同的上下文信息,模型能理解得更透彻,生成有深度、有逻辑的准确回答;对于意图不准确的问句,也有望能够自动进行澄清和确认。

  目前,HithinkGPT大模型在智能投研、智能投顾等应用场景已经取得了一些进展,能够赋能投研工作的多个环节,并辅助投顾从业人员产出更多优质内容。

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