好用的不通用，通用的不好用，金融落地大模型需要“專業(yè)型”選手

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原標(biāo)題：好用的不通用，通用的不好用，金融落地大模型需要“專業(yè)型”選手

關(guān)鍵字：報(bào)告,模型,政策,場景,金融

文章來源：AI前線

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內(nèi)容摘要：嘉賓| 張杰博士 中關(guān)村科金技術(shù)副總裁采訪| 高玉嫻核心要點(diǎn)：大模型在特定場景下的專業(yè)性暫時沒有得到足夠提升；大模型時代的“魔咒”——好用的不通用，通用的不好用；企業(yè)落地大模型需要懂算法、工程、產(chǎn)品和業(yè)務(wù)等知識的六邊形人才；金融應(yīng)用大模型不需要“全能型選手”，更多場景下需要把不同技術(shù)路線和大模型組合在一起；應(yīng)對“幻覺”問題，可以把碎片化、低頻知識外掛到向量數(shù)據(jù)庫。金融行業(yè)由于在數(shù)字化領(lǐng)域的多年持續(xù)探索和實(shí)踐，數(shù)據(jù)體量、類型和質(zhì)量基礎(chǔ)較好，加上擁有豐富的業(yè)務(wù)場景，為大模型的商業(yè)化落地應(yīng)用提供了溫?zé)岫饰值摹巴寥馈薄５c此同時，金融行業(yè)也有其獨(dú)特的行業(yè)屬性和監(jiān)管要求，這使得大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用過程同樣充滿諸多不可避免的挑戰(zhàn)。在日前接受 InfoQ 采訪時，中關(guān)村科金技術(shù)副總裁 TGO 鯤鵬會學(xué)員張杰博士介紹，目前，金融行業(yè)普遍聚焦在初步引入大模型階段，其中有兩個場景落地較快：一是面向企業(yè)內(nèi)部…

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作者簡介：面向AI愛好者、開發(fā)者和科學(xué)家，提供AI領(lǐng)域技術(shù)資訊、一線業(yè)界實(shí)踐案例、搜羅整理業(yè)界技術(shù)分享干貨、AI論文解讀。每周一節(jié)技術(shù)分享公開課，助力你全面擁抱人工智能技術(shù)。