隨著由ChatGPT帶動的新一輪生成式人工智能火爆，打開了越來越大想象空間。以ChatGPT為代表的AI大模型能力超過預期，AI大模型正成為一種底層能力，貫穿工具類軟件的始終。伴隨著通用大模型的不斷涌現(xiàn)，在金融、醫(yī)療、教育等垂直領域，行業(yè)大模型也在跟隨閃耀。作為一站式服務的AI科技領航者——百融云創(chuàng)是布局產業(yè)大模型的先行者，該公司已宣布完成了垂直金融產業(yè)大模型BR-LLM的升級。
在AI開發(fā)層面，百融云創(chuàng)大模型展現(xiàn)出強大的代碼自動化生成能力。在金融機構中，傳統(tǒng)的機器學習模型開發(fā)在某種程度而言是一種“手工作坊”的模型，一個場景一個模型，模型之間的經驗也不能互相積累和復用。大模型的自動生成能力將顛覆這一現(xiàn)狀，面向不同金融場景的業(yè)務訴求，通過大模型工程師只需要下達清晰的指令，用文字描述出需求，即能自動生成模型，極大提升機器學習的開發(fā)效率和生產模式。開發(fā)人員的角色也會隨之發(fā)生變化，如果說此前開發(fā)人員只需要做好技術的工作，有了大模型的加持，開發(fā)人員還要做好“提問者”的角色。
在智能交互方面，大模型能提供“真人級”對話效果，對客戶的語音識別準確率可達到99%以上。同時，大模型還有“高人一籌”的表現(xiàn)。
在分析決策方面，以決策式AI為代表的小模型已經發(fā)揮了重要作用，百融云創(chuàng)大模型的進場將進一步激發(fā)小模型的能量。
百融云創(chuàng)大模型BR-LLM與普通模型相比，具有更加復雜和龐大的網絡結構、更多的參數(shù)和更深的層數(shù)。在自主搭建大模型底層框架的基礎上，百融云創(chuàng)預訓練篩選出千億tokens的高質量領域語料進行訓練。通過深度微調，BR-LLM能支持百億級參數(shù)，有效對接復雜金融場景。
產業(yè)大模型考驗的是算力+行業(yè)knowhow+模型精調的綜合能力。其中行業(yè)knowhow尤為關鍵，這是專家經驗、行業(yè)信息、組織能力、工程能力的綜合體，而這也恰恰是百融云創(chuàng)作為垂直企業(yè)的競爭優(yōu)勢所在。
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