自從ChatGPT，AIGC問世以來、AI大模型在網(wǎng)上隨著、金融、科技等行業(yè)迅速崛起，甚至掀起“百模大戰(zhàn)”千模大戰(zhàn)”等。作為數(shù)據(jù)的金融行業(yè)、技術(shù)密集型行業(yè)需要技術(shù)和數(shù)據(jù)的廣泛深入應(yīng)用。

近日，在2023世界人工智能大會(WAIC)的“AI商業(yè)落地論壇”上，蔣寧圍繞“金融大模型—面向即時消費的數(shù)字金融創(chuàng)新實踐”演講，其中透露公司將于近期正式發(fā)布自主車型，公司已經(jīng)開發(fā)了實時人機決策模型、多模態(tài)大模型、數(shù)據(jù)智能模型等，并在內(nèi)部正式上線測試。

開發(fā)下一代人工智能技術(shù)，要有辯證思維。人工智能大模型正在成為一個賦能的行業(yè)、引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)變革的關(guān)鍵力量，但仍然面臨關(guān)鍵決策中的動態(tài)適應(yīng)性、魯棒性、合規(guī)性和可信度等核心問題。我們關(guān)注的不僅僅是大模型的幾十億參數(shù)，因為參數(shù)規(guī)模主要是計算能力和基礎(chǔ)設(shè)施能力的競爭，蔣寧在大會上說。

據(jù)悉，“馬上消費”更側(cè)重于三個核心關(guān)鍵能力：一個是自主動態(tài)強化學(xué)習(xí)能力的大模型（AIGC RLHF），二是多模型組合的AI系統(tǒng)，三是多模態(tài)音視頻實時人機結(jié)合的能力。目前，即時消費是基于獨立金融模型和動態(tài)自適應(yīng)強化學(xué)習(xí)技術(shù)、服務(wù)運營、數(shù)據(jù)決策等領(lǐng)域都實現(xiàn)了。

大模型在金融領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景，不僅可以促進用戶個性化服務(wù)體驗的構(gòu)建，還可以有效促進數(shù)字中國建設(shè)背景下金融領(lǐng)域的營銷、運營等價值鏈效率，進一步擴大數(shù)據(jù)決策在風(fēng)控領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用效果，助力金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得實質(zhì)性飛躍。蔣寧表示。

蔣寧表示，大模型有三個關(guān)鍵技術(shù)，即強化學(xué)習(xí)和持續(xù)學(xué)習(xí)技術(shù)、魯棒性技術(shù)、組合人工智能系統(tǒng)技術(shù)。首先，強化學(xué)習(xí)和持續(xù)學(xué)習(xí)技術(shù)非常重要強化學(xué)習(xí)和持續(xù)學(xué)習(xí)技術(shù)的核心不是幾千億個參數(shù)，而是基于開放環(huán)境設(shè)計了一個有價值的正反饋機制，讓系統(tǒng)越來越聰明，實現(xiàn)持續(xù)的自我學(xué)習(xí)和成長。OpenAI的核心能力不僅僅是表面的ChatGPT模型參數(shù)，還有其幕后的強化學(xué)習(xí)機制和各種生態(tài)能力的構(gòu)建。

目前各種國產(chǎn)大模型也面臨一定的挑戰(zhàn)。一方面，國內(nèi)各種大模型還沒有完成自適應(yīng)生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)建，還需要不斷進步，加強學(xué)習(xí)能力；另一方面，魯棒性技術(shù)也是大規(guī)模模型在關(guān)鍵決策領(lǐng)域的核心能力如何幫助消除噪音和干擾問題，在突發(fā)和不可預(yù)測的情況下尤為關(guān)鍵，實現(xiàn)關(guān)鍵決策的持續(xù)穩(wěn)定合規(guī)和可信尤為重要。

從中長期來看，構(gòu)建組合式AI系統(tǒng)是發(fā)展趨勢只有將各垂直領(lǐng)域判別模型的可用性和專業(yè)性與生成型大模型的遷移學(xué)習(xí)和泛化能力強的特點有效結(jié)合起來，才能真正發(fā)揮大模型在行業(yè)中的泛化能力優(yōu)勢。

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