发布时间:2024-08-26 18:40:26 来源: sp20240826
随着科技的飞速发展,AI大模型在金融领域的应用实现了从理论创新到实践落地的重大跨越。继去年发布130亿参数开源大模型“招联智鹿”后,基于不断增强的高精度数据获取和精湛算法能力迭代,招联再次推出消费金融小参数轻量级模型——“招联智鹿二代”。据了解,相比一代模型,“招联智鹿二代”是基于llama3研发的80亿参数大模型,主要在消费金融行业的中文对话领域实现了性能、效率等方面的大幅跃升。
公开数据显示,“招联智鹿二代”一经发布,便在国内权威榜单取得C-Eval排名TOP 14、CMMLU排名TOP 5的好成绩,通用知识领域的技术水平和创新实力再获权威认可。同期入选榜单的还包括科大讯飞、阿里、百度等科技公司的自研大模型。
小身材大能量 “招联智鹿二代”实现性能巨大飞跃
当前,金融行业“群模大战”如火如荼,很多企业与研究机构都在追求更大参数规模、更高算力和更强通用性的模型结构,但面向不同行业和领域的差异化需求,通用大模型并非适合所有企业。轻量级大模型尽管参数缩小,但却可以通过升级优化模型结构,改善数据质量和训练方法达到提高性能、减少算力消耗的效果,进一步提升应答效率,保证终端服务质量,同时还可以有效保护用户数据隐私。
基于这一行业背景,招联积极响应时代趋势,精准预判技术走向。自2023年11月正式推出“招联智鹿”大模型后,仅用半年多时间即完成大模型二次迭代,不仅推动业务能力提质跃迁,同时夯实技术创新能力,为普惠金融高质量发展提供坚实技术保障。
高质量数据是确保金融大模型有效运行,为用户提供精准、及时信息服务的保障。为了克服金融数据稀少、质量不达标等行业普遍痛点,招联携手中山大学不断升级迭代大模型算法,重点在数据处理环节进行全方位优化,不仅通过数据去重和质量筛查方式,收集数千万条指令,还针对某些领域数据采集不足的问题,创新数据合成方法,提升金融数据质量。以自进化指令合成方式为例,“招联智鹿二代”可以通过生成回复与搜索引擎结果的交叉验证,生成最优语料用作训练样本,为增强模型性能提供了强有力支持。
经测算了解,相比原有的llama3模型,“招联智鹿二代”大模型在大部分权威评测榜单上性能提高接近一倍,且优于一些参数量超过700亿的行业大模型,充分彰显了其在参数效率和任务处理能力上的平衡与强大,同时也印证了轻量级大模型在垂直领域的突出优势。
开源轻量级大模型 四两拨千斤助推普惠金融深入发展
金融大模型正在掀起新一轮的智慧金融变革风暴,此次招联再推轻量级大模型,将为行业发展提供新的借鉴。基于不断增强的高精度数据获取能力,“招联智鹿二代”将助力消费金融行业发展,在日常办公、金融交互分析、智能客服、信审报告生成、代码生成辅助等实际应用场景中,发挥更大价值。
以智能客服为例,经模拟测试,该版本模型不仅可以结合具体会话状态与服务场景,快速精准地进行会话小结,提升坐席40%作业效率,还能充分利用深度学习技术,准确“理解”客户意图,“共情”客户情绪,并将与客户交互的 “经验”和“感觉”积累形成丰富的参考样本,以更好细化客户诉求,加强二次跟进,专项解决客户问题,推动客服质量优化提升。
在办公效能提升方面,“招联智鹿二代”同样表现卓越,基于日常办公方面完整的知识库,以及强大的智能识别能力,对员工的日常提问、服务咨询实现了80%以上的人工替代和近20%的准确度提升,进一步提高公司内部精细化运营能力。
实践证明,“招联智鹿二代”通过升级优化模型、改善数据集质量、改进训练方法等,凭借更小的大模型参数,也能达成更好的效果,同时减少算力消耗,进一步实现降本增效。
从行业来看,作为消费金融领域排头兵,“招联智鹿二代”的迭代升级将为行业健康发展注入新鲜活力,开源模式的开放态度成为推动普惠金融深入发展的一抹亮色。据透露,为应对更复杂金融问题和更高市场需求,探索“模力金融”实践路径,招联未来还将持续聚焦小参数高性能大模型方向,在优质数据获取和精湛算法等方面不断发力,通过迭代具有更高性能的参数大模型,构建更加卓越的多维评估体系,为行业未来发展提供更强大的技术支持。
作为招商银行与中国联通两家央企的合作典范,招联始终积极协同股东发力数字经济新赛道,秉持“以科技践行普惠 让信用不负期待”的理念,推动普惠金融高质量发展。在未来的发展路径中,招联将持续以技术创新为核心,以业务需求为导向,推动技术与业务的深度融合,致力于为行业带来更多技术突破和业务创新,为用户创造更大价值,开启智能金融新篇章。
(责编:曹淼、李源)