今年以来，由ChatGPT掀起的AI新浪潮不断升温，它不仅是从「弱人工智能」向「强人工智能」迈进的里程碑事件，更开启了大众对于AGI（通用人工智能）时代的全新认知。
所谓大语言模型(LLM，Large Language Model)，是指在大量数据集上预训练的巨大模型，且没有针对特定任务来调整数据。简单来说就是，相比于专用智能，大模型更像是一个会思考、会学习的「人」，而不是只适于特定场景的「机器」。
其实，近年来，随着大模型技术的不断发展，通用问题的求解能力已经得到极大的提升。而结合具体行业和特定场景进行垂直落地，不仅是其实现商业化跃迁的关键，也是整个产业大爆发的重要一步。
继百度文心一言、华为盘古、商汤日日新、讯飞星火等为代表的国产通用大模型相继发布之后，包括链家的BELLA、度小满的「轩辕」等行业大模型也陆续亮相市场。
放眼未来，大模型技术将重塑很多行业的生产方式和市场格局。而对于大模型产业链上的所有企业来说，这是一场时间紧迫的科技硬仗，技术的开拓与精进是其最核心的竞争力。
6月1日，度小满宣布与哈工大正式达成合作，共建「哈尔滨工业大学-度小满人工智能（大模型）联合研究中心」。双方将围绕大模型基座研发、大模型技术原理及其应用技术等领域展开前沿研究。
据了解，此次合作的目标在于提升大模型的技术创新能力和实际应用效果，推动前沿技术的产业化应用加速。以金融行业为例，双方希望能进一步提升和优化大模型应用在金融场景中的适配性、安全性和可控性等。
一． 度小满「轩辕」成色几何？
其实，在5月下旬，度小满就发布了千亿级中文大模型「轩辕」，这也是国内首个垂直金融行业的开源大模型。该模型是在1760亿参数的Bloom（决定输入数据如何转换为输出内容的变量）大模型基础上训练而来。
基于这些年在金融领域的实践和积累，度小满沉淀了垂直该领域千亿tokens的中文预训练数据集。该数据集涵盖了金融研报、股票、基金、银行、保险等各个方向的专业知识。
这些经过清洗和标注的高质量数据集，不仅在通用性方面有望与ChatGPT比肩，更显著提升了大模型在金融垂直领域应用的性能。
因此相较于通用大模型，度小满的「轩辕」在金融名词理解、金融市场评论、金融数据分析和金融新闻理解等金融场景任务上的表现更为突出。从对比测评中也能看到，他赢得了150次回答中63.33%的胜率，显著优于其他几个大模型。
实验室数据只是一个参考，放在真实的金融场景中，「轩辕」的表现又是怎样呢？我向它提了几个问题：
从「轩辕」的回答来看，其对于金融名词、概念的阐释比较专业和全面，并且给出了自己的建议和判断，例如，我在问到牛熊市对投资人的影响时，它除了解释牛熊市外，还分别提到了相应的投资策略。
与其他很多领域不同，金融行业有其自己的特殊性、专业性，典型如投资理财相关的问题，稍不注意很容易误导投资者，并产生不好的影响。所以，这也给垂直于金融领域的行业大模型提出了更高的要求。
二．金融行业的大模型时代
作为一个业务流程规范、数据和知识沉淀完备的行业，金融业天然具有应用大模型的基础优势。而大模型凭借强大的内容生成、多轮对话、逻辑推理能力，有望赋能金融行业全面数字化转型。
度小满CEO朱光在谈及大模型于金融行业的应用前景时表示，大模型可以分为理解式大模型和生成式大模型：理解式大模型优势在于数据洞察理解能力，可以用在智能推荐、风险管理、智能经营上；生成式人工智能可以成为理财师、保险经纪人等金融从业人员的得力助手。
以前者为例，度小满自己已经构建了一个基于大型语言模型LLM、图计算等技术为基础的智能征信中台。可以精准识别高风险客户，不仅可以把坏人剔除出去，也可以给好客户更低的利率。
而后者的想象空间就更大了，对客户，生成式大模型可以是「永远在线的超级金融顾问」，及时响应、能力全面；对从业者，生成式大模型可以是「全能业务助理」，提质增效、覆盖面广。
关于生成式人工智能的实用价值，从前面与「轩辕」的对话中已能感知一二。
事实上，国外已有不少金融机构开始将大模型技术应用到业务场景中。
例如，摩根士丹利开始采用 GPT-4 来管理其庞大的内部知识库，知识库中包括涵盖投资策略、市场研究以及分析师见解的海量知识，基于聊天机器人的构建，财富管理人员将得以执行全面搜索。
在国内市场，近年来随着中国金融机构对「高质量发展」的要求日益提升，纷纷加速了数字化转型升级的进程。而随着大模型的进一步发展，金融机构应用人工智能技术的门槛将大幅降低。
但作为一个受到强监管的行业，金融业对于技术应用的安全性、稳定性、可控性等要求更为严格。而这对于新兴崛起的大模型技术来说无疑是一个极大的挑战，并且也是未来该技术能否在金融行业广泛应用的关键。
也是基于这些考量，度小满希望通过与哈工大联手，持续探索和优化大模型技术，及其在具体行业和场景中的应用效果。
有着「工程师摇篮」美誉的哈工大是国内最早设立计算机专业的高校，现在的计算学部自然语言处理研究团队是国内外最顶尖的研究团队之一，其在人工智能基础研究、前沿理论研究上一直领先学界，这也是度小满选择与联手的重要原因。
而度小满自身深耕金融科技领域多年，在人工智能应用上有海量数据、算力优势和工程能力，这样的产学研结合，才能真正地推动技术创新成果从实验室走向规模化的产业应用。
眼下，大模型技术正以雷霆之势席卷各个行业，而由它引发的技术革新、产业变迁才刚刚开始。谁能抓住这波AI新浪潮的时代机遇，无疑将在下一阶段的市场竞争中占得先机。
金融业投向(金融领域投资)
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