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7 月 2 日，“2023 全球數(shù)字經(jīng)濟大會-人工智能高峰論壇”在北京舉辦。 度小滿 CTO 許冬亮 等嘉賓受邀發(fā)表演講，并圍繞“AI 大模型應用的‘發(fā)展之道’”話題展開討論。

“ 對比于通用大模型的能力而言，金融行業(yè)非常需要垂直行業(yè)大模型 ”，許冬亮表示，“在數(shù)據(jù)層面，金融行業(yè)因為安全及隱私保護要求數(shù)據(jù)大多存儲在本地，通用大模型在金融能力上缺乏必要的訓練數(shù)據(jù)。另外一方面，金融行業(yè)在風控、精度等方面要求較高，系統(tǒng)又比較復雜，再加上金融相關(guān)數(shù)據(jù)實時性的要求很高，所以從這幾個維度去看，通用大模型的金融常識、生成的可控性和準確性都達不到這個行業(yè)的最低要求，需要針對金融機構(gòu)定制的行業(yè)大模型去發(fā)揮效力”。

今年五月，度小滿宣布正式開源國內(nèi)首個千億級中文金融大模型“軒轅” 。軒轅大模型是在 1760 億參數(shù)的 Bloom 大模型基礎(chǔ)上訓練而來，在金融名詞理解、金融市場評論、金融數(shù)據(jù)分析和金融新聞理解等任務上，表現(xiàn)出明顯的金融領(lǐng)域優(yōu)勢，在金融任務測試集中相較于基座模型效果提升 70% 以上。

許冬亮認為，“軒轅”大模型運用獨創(chuàng)的 hybrid-tuning 方式，基于度小滿實際業(yè)務場景積累的海量金融數(shù)據(jù)進行訓練，保證在提升金融能力的同時，不會損失通用能力。

度小滿“軒轅”大模型在金融任務評測中，全面超越了主流的開源大模型，贏得了 150 次回答中 63.33% 的勝率。在通用能力評測中，軒轅有 10.2% 的任務表現(xiàn)超越 ChatGPT 3.5, 61.22% 的任務表現(xiàn)與之持平，涉及數(shù)學計算、場景寫作、邏輯推理、文本摘要等 13 個主要維度。

金融機構(gòu)對行業(yè)大模型的應用熱情高漲。許冬亮透露，“軒轅”大模型開源一個月的時間，已經(jīng)有上百家金融機構(gòu)在試用。他認為， 行業(yè)大模型將幫助積極擁抱大模型的中小金融機構(gòu)縮小與頭部機構(gòu)的技術(shù)差距 。“金融行業(yè)有非常多的中小機構(gòu)，它們的業(yè)務規(guī)模和科技能力都和頭部機構(gòu)有明顯差距，在大模型時代，所有金融機構(gòu)都能用先進的金融大模型來解決自己的業(yè)務問題，大家重新站在同一起跑線上，這是中小機構(gòu)跨越‘數(shù)字鴻溝’和‘智能化鴻溝’的機遇”。

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