2023年07月17日 星期一
AI金融大模型应更重视三项核心技术

    ◎本报记者 雍 黎  通讯员 向菊梅

    在近日举行的2023世界人工智能大会“AI商业落地论坛”上,马上消费金融股份有限公司(以下简称马上消费)首席技术官(CTO)蒋宁表示,AI大模型正在成为赋能千行百业、引领产业变革的关键力量。

    自ChatGPT问世以来,AIGC、AI大模型等在互联网、金融、科技等行业迅速崛起。金融行业作为一个数据、技术密集型行业,对技术和数据的应用需求是广泛而深入的。“大模型在金融领域有广泛的应用前景,可推动构建用户个性化服务体验。在数字中国的建设背景下,大模型将有效提升金融领域营销、运营等价值链效率,进一步拓展数据决策在风控领域的创新应用效果,助力金融行业数字化转型产生实质性的飞跃。”蒋宁表示,研发金融大模型不应只将关注点放在参数量的提升上,而应更加关注大模型里的3项关键技术。

    他提到,这3项关键技术分别是强化学习和持续学习技术、鲁棒性技术以及组合式AI系统技术。强化学习和持续学习技术非常重要,其核心并不是千亿级的参数,而是基于开放环境设计有价值的正向反馈机制,使得系统越用越“聪明”,实现持续自我学习和成长。

    开发ChatGPT的公司——OpenAI的核心能力不仅是能够打造ChatGPT巨量的模型参数,更在于其强化学习机制和各种生态能力的建设。ChatGPT的生态体系使得用户越用它它就越“聪明”,这让它实现了持续的先发优势。而目前,国内的各种大模型还未完成自适的生态体系建设,强化学习能力仍有待提高。

    鲁棒性技术也是大模型在关键决策领域落地的核心能力,如何帮助大模型排除噪声及干扰,使之在面对突发和不可预期的情况时,实现关键决策的持续稳定和合规可信尤其重要。

    构建组合式AI系统是未来的发展趋势。要有效结合各种垂直领域辨别式模型的可用性和专业性,以及生成式大模型的迁移学习和泛化能力强的特点,从而真正发挥大模型泛化能力强的优势。

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