復(fù)旦大學(xué)教授肖仰華:數(shù)據(jù)決定大模型的真正落地價(jià)值
復(fù)旦大學(xué)教授肖仰華:數(shù)據(jù)決定大模型的真正落地價(jià)值
隨著技術(shù)的加速演進(jìn),AGI(通用人工智能)成為了智能領(lǐng)域的核心革命。面對復(fù)雜、不確定、變化快速的世界,人類的認(rèn)知能力已難以滿足需求。因此,開發(fā)具備認(rèn)知能力的機(jī)器成為必然趨勢。強(qiáng)大的算力和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是機(jī)器認(rèn)知能力提升的關(guān)鍵,通用大模型因此成為先進(jìn)生產(chǎn)力的代表,不僅在文本處理、圖文設(shè)計(jì)、代碼編寫等方面展現(xiàn)出高效能,還能通過自動化方式完成規(guī)范化的重復(fù)性任務(wù),大幅提高生產(chǎn)力。通識能力的引入為金融業(yè)務(wù)注入了創(chuàng)新動力。過去,金融智能化往往局限于特定任務(wù)的解決方案,但通識能力的缺失限制了專業(yè)認(rèn)知能力的發(fā)揮。通用大模型的出現(xiàn),通過整合海量參數(shù)化的知識容器,通過激發(fā)與引導(dǎo),實(shí)現(xiàn)了更深入和全面的分析與決策,填補(bǔ)了傳統(tǒng)金融智能化中缺乏專業(yè)認(rèn)知能力的空白。
導(dǎo)讀隨著技術(shù)的加速演進(jìn),AGI(通用人工智能)成為了智能領(lǐng)域的核心革命。面對復(fù)雜、不確定、變化快速的世界,人類的認(rèn)知能力已難以滿足需求。因此,開發(fā)具備認(rèn)知能力的機(jī)器成為必然趨勢。強(qiáng)大的算力和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是機(jī)器認(rèn)知能力提升的關(guān)鍵,通用大模型因此成為先進(jìn)生產(chǎn)力的代表,不僅在文本處理、圖文設(shè)計(jì)、代碼編寫等方面展現(xiàn)出高效能,還能通過自動化方式完成規(guī)范化的重復(fù)性任務(wù),大幅提高生產(chǎn)力。通識能力的引入為金融業(yè)務(wù)注入了創(chuàng)新動力。過去,金融智能化往往局限于特定任務(wù)的解決方案,但通識能力的缺失限制了專業(yè)認(rèn)知能力的發(fā)揮。通用大模型的出現(xiàn),通過整合海量參數(shù)化的知識容器,通過激發(fā)與引導(dǎo),實(shí)現(xiàn)了更深入和全面的分析與決策,填補(bǔ)了傳統(tǒng)金融智能化中缺乏專業(yè)認(rèn)知能力的空白。
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金融行業(yè)數(shù)據(jù)智能論壇的成功舉辦,揭示了大模型賦能金融高質(zhì)量發(fā)展的深遠(yuǎn)意義。肖仰華教授指出,大模型的核心在于數(shù)據(jù)工程,數(shù)據(jù)決定了大模型的實(shí)際價(jià)值。在金融這一嚴(yán)謹(jǐn)領(lǐng)域,大模型的落地關(guān)鍵在于提升其在專業(yè)領(lǐng)域的適應(yīng)性和精確度,強(qiáng)化行業(yè)知識,以及解決“幻覺”問題,從而優(yōu)化應(yīng)用效果。隨著技術(shù)的加速演進(jìn),AGI(通用人工智能)成為了智能領(lǐng)域的核心革命。面對復(fù)雜、不確定、變化快速的世界,人類的認(rèn)知能力已難以滿足需求。因此,開發(fā)具備認(rèn)知能力的機(jī)器成為必然趨勢。強(qiáng)大的算力和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是機(jī)器認(rèn)知能力提升的關(guān)鍵,通用大模型因此成為先進(jìn)生產(chǎn)力的代表,不僅在文本處理、圖文設(shè)計(jì)、代碼編寫等方面展現(xiàn)出高效能,還能通過自動化方式完成規(guī)范化的重復(fù)性任務(wù),大幅提高生產(chǎn)力。通識能力的引入為金融業(yè)務(wù)注入了創(chuàng)新動力。過去,金融智能化往往局限于特定任務(wù)的解決方案,但通識能力的缺失限制了專業(yè)認(rèn)知能力的發(fā)揮。通用大模型的出現(xiàn),通過整合海量參數(shù)化的知識容器,通過激發(fā)與引導(dǎo),實(shí)現(xiàn)了更深入和全面的分析與決策,填補(bǔ)了傳統(tǒng)金融智能化中缺乏專業(yè)認(rèn)知能力的空白。金融行業(yè)智能化的未來正從傳統(tǒng)的小模型、知識圖譜驅(qū)動,轉(zhuǎn)向大模型驅(qū)動的新型引擎。大模型的場景智能化,特別是針對標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化的場景,如“窗口型”崗位等,成為大模型落地試點(diǎn)的重要方向。同時(shí),大模型具備的通識能力、任務(wù)分解與規(guī)劃能力,能夠有效協(xié)調(diào)傳統(tǒng)IT系統(tǒng),構(gòu)建統(tǒng)一的智能門戶,優(yōu)化用戶體驗(yàn)并推動企業(yè)運(yùn)營模式的高效化。隨著數(shù)據(jù)量的爆炸性增長,數(shù)據(jù)管理和分析的效率與準(zhǔn)確性成為關(guān)注焦點(diǎn)。未來,機(jī)器和人工智能技術(shù)將取代人力,高效管理與活化數(shù)據(jù),從而提高效率和準(zhǔn)確性。自然語言交互的興起,使得普通人也能通過自然語言訪問和操作數(shù)據(jù),對各行各業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。金融行業(yè)的智能化研究路徑清晰,已步入通識教育階段,通用大模型的出現(xiàn)標(biāo)志著機(jī)器在通識能力方面達(dá)到了一定水平。接下來的關(guān)鍵是通過領(lǐng)域知識的打磨,增強(qiáng)大模型的專業(yè)性,實(shí)現(xiàn)其在行業(yè)領(lǐng)域的有效落地。未來,金融行業(yè)需聚焦提升大模型在專業(yè)領(lǐng)域的適應(yīng)性和精確度,探索如何有效利用私域數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造。在金融行業(yè),大模型成為推動智能決策的關(guān)鍵工具。系統(tǒng)性增強(qiáng)的大模型行業(yè)知識,可以緩解“幻覺”問題,提升事實(shí)和邏輯正確性,優(yōu)化應(yīng)用效果。通過增強(qiáng)大模型的能力、評測,以及結(jié)合使用大模型與小模型的互補(bǔ)優(yōu)勢,金融機(jī)構(gòu)可以解決復(fù)雜問題并創(chuàng)造新價(jià)值。作為領(lǐng)先的全域數(shù)據(jù)服務(wù)商,愛數(shù)基于AnyDATA Framework 3推出的領(lǐng)域認(rèn)知智能架構(gòu),利用大模型中立提供安全、經(jīng)濟(jì)的領(lǐng)域認(rèn)知智能能力。通過優(yōu)化大模型和檢索增強(qiáng)生成技術(shù),整合金融行業(yè)結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),融合大模型與領(lǐng)域知識網(wǎng)絡(luò),為金融特定場景和領(lǐng)域提供理解、推理、歸納等認(rèn)知能力。未來,愛數(shù)將持續(xù)圍繞DATA+AI,加速金融科技創(chuàng)新,推動行業(yè)智能化發(fā)展。
復(fù)旦大學(xué)教授肖仰華:數(shù)據(jù)決定大模型的真正落地價(jià)值
隨著技術(shù)的加速演進(jìn),AGI(通用人工智能)成為了智能領(lǐng)域的核心革命。面對復(fù)雜、不確定、變化快速的世界,人類的認(rèn)知能力已難以滿足需求。因此,開發(fā)具備認(rèn)知能力的機(jī)器成為必然趨勢。強(qiáng)大的算力和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是機(jī)器認(rèn)知能力提升的關(guān)鍵,通用大模型因此成為先進(jìn)生產(chǎn)力的代表,不僅在文本處理、圖文設(shè)計(jì)、代碼編寫等方面展現(xiàn)出高效能,還能通過自動化方式完成規(guī)范化的重復(fù)性任務(wù),大幅提高生產(chǎn)力。通識能力的引入為金融業(yè)務(wù)注入了創(chuàng)新動力。過去,金融智能化往往局限于特定任務(wù)的解決方案,但通識能力的缺失限制了專業(yè)認(rèn)知能力的發(fā)揮。通用大模型的出現(xiàn),通過整合海量參數(shù)化的知識容器,通過激發(fā)與引導(dǎo),實(shí)現(xiàn)了更深入和全面的分析與決策,填補(bǔ)了傳統(tǒng)金融智能化中缺乏專業(yè)認(rèn)知能力的空白。
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