8 вересня на конференції Bund у Шанхаї Ant Group офіційно випустила велику фінансову модель. Зрозуміло, що велика модель Ant Financial заснована на власноруч розробленій базовій великій моделі Ant і повністю налаштована для фінансової галузі. Базовий кластер обчислювальної потужності досягає масштабу 10 000 карт. Велика модель зосереджена на потребах реальних фінансових сценаріїв і має видатну продуктивність у 28 типах специфічних фінансових завдань у п’яти вимірах «пізнання, генерація, професійні знання, професійна логіка та відповідність». Він досяг рівня галузеві експерти в багатьох галузях, таких як «Обґрунтування фінансових подій». Наразі велика модель Ant Financial пройшла повне випробування на платформах Ant Group для фінансування багатства та страхування.
Того ж дня Ant Group також випустила два продукти, засновані на можливостях великих фінансових моделей: інтелектуального фінансового помічника «Zhi Xiaobao 2.0» та інтелектуального бізнес-помічника «Zhi Xiaozhu», який обслуговує експертів фінансової індустрії, демонструючи перетворення Ant із базових великих моделі для промисловості Повний макет стека та прогрес великих моделей і промислових застосувань. Серед них "Zhixiaobao 2.0" перебував у внутрішньому тестуванні майже півроку та буде запущений після завершення відповідної роботи з файлами. «Zhixiaozhu» будується в рамках внутрішнього тестування з установами-партнерами Ant Platform для створення повноцінного бізнес-помічника зі штучним інтелектом для фінансових консультантів, страхових агентів, інвестиційних досліджень, фінансового маркетингу, страхових претензій та інших експертів у фінансовій галузі.
На цій прес-конференції Ant також відкрив набір для оцінки фінансових завдань «Fin-».Цей тестовий набір оцінює можливості великих фінансових моделей у 28 категоріях у п’яти вимірах, заповнюючи галузеву прогалину у високоякісних комплексних наборах оцінок.
Впроваджуйте сотні мільярдів фінансових знань Token, зосереджуючись на великомасштабних промислових застосуваннях
«Великі моделі загального призначення не можна безпосередньо комерціалізувати в професійних і суворих галузях. Зокрема, фінансові послуги мають низьку толерантність до помилок. Великі фінансові моделі повинні забезпечувати точність знань предметної області та професійну логіку, щоб справді принести промислову цінність. Знання, професіоналізм , мовні навички та безпека є передумовами для забезпечення чотирьох основних можливостей, і вони також є справжньою пропозицією галузі для фінансових великомасштабних моделей". Ван Сяохан, віце-президент Ant Group і керівник відділу фінансових великомасштабних моделей, сказав, що на основі великої кількості практик у фінансових сценаріях велика модель Ant Financial сформувала керовану архітектуру «велика модель + знання + сервіс», яка була внутрішньо перевірена на внутрішніх сценаріях фінансової розвідки Ant.
Що стосується знань, повідомляється, що велика модель Ant Financial впроваджує фінансові знання про сотні мільярдів токенів на основі універсального корпусу трильйонів токенів і витягує загалом понад 600 000 високоякісних інструкцій із 300+ реальних галузей. сценаріїв. , формуючи корисні ресурси даних для оптимізації виконання конкретних фінансових завдань.
З точки зору професіоналізму, завдяки десятирічному накопиченню Ant на платформі є повна матриця цифрових фінансових інструментів. Велика модель Ant Financial може точно викликати ці професійні інструменти в системі Ant, розуміючи мову користувача, і надавати користувачам відповідні професійні інструменти Послуги, сторона управління капіталом включає шість категорій послуг, включаючи вибір продукту управління капіталом, оцінку продукту, інтерпретацію ринку та розподіл активів, а сторона страхування включає більше 10 інтелектуальних послуг, таких як інтерпретація продукту, конфігурація будинку, розумний андеррайтинг і розумні вимоги.
Щоб вирішити проблеми з безпекою та керованістю створення вмісту, велика модель Ant Financial використовує комбінацію розпізнавання намірів і перевірки фактів для ефективного покращення відповідності, безпеки та автентичності створеного вмісту.
Щоб систематично оцінювати ефективність штучного інтелекту у фінансовій сфері, Ant визначила набір завдань оцінки фінансового штучного інтелекту «Fin-» на основі реальних фінансових сценаріїв. Fin- представляє потреби реальних галузевих сценаріїв. Наразі це найширший і найпрофесійніший набір оцінок у сфері фінансової розвідки. Він складається з 28 категорій у п’яти вимірах: «пізнання, генерація, знання предметної області, фінансова логіка та безпека». відповідність». На цій конференції Bund компанія Ant Group також офіційно відкрила Fin- для зовнішнього світу, сподіваючись сприяти спільному прогресу промислових технологій.
Ван Сяохан вважає, що широкомасштабна модель привносить зміни у фінансову індустрію: більш природна взаємодія, багатша пропозиція, ефективніше вираження, більше індивідуальних налаштувань обслуговування та ефективніше обслуговування. «Кожну ключову функцію в ланцюжку фінансового бізнесу варто переробити за допомогою технології великої моделі».
Зрозуміло, що наприкінці серпня велика модель Ant Financial склала такі професійні іспити, як кваліфікація цінних паперів, кваліфікація страхування, кваліфікація ліцензованого лікаря та кваліфікація фармацевта.
Наразі велика модель Ant Financial взяла на себе лідерство у проведенні тестів додатків у сферах управління капіталом і страхування. У майбутньому всі цифрові фінансові підприємства, з якими Ant Group співпрацює з фінансовими установами, будуть повністю інтегровані в цю велику модель, щоб допомогти кооперативним установам цифрово оновити та інтелектуально трансформувати.
Випуск двох основних продуктів: «Zhi Xiaobao 2.0» від 2C і «Zhi Xiaozhu 1.0» від 2B.
Того ж дня Ant Group також випустила свій перший прикладний продукт на основі великих фінансових моделей – інтелектуального фінансового помічника «Zhi Xiaobao 2.0» і інтелектуального бізнес-помічника «Zhi Xiaozhu 1.0» для експертів фінансової галузі, демонструючи досвід Ant у цій галузі. великих моделей Повноцінне розташування та прогрес від технологій до галузевих застосувань.
Згідно з повідомленнями, «Zhi Xiaobao 2.0» має надзвичайну продуктивність у чотирьох аспектах: мовна потужність, потужність знань, професійна потужність і потужність безпеки.Він може надати користувачам високоякісний аналіз ринку, діагностику позиції, розподіл активів, інвестиційне освітнє супроводження та інші професійні послуги. «Zhi Xiaobao 2.0» має високоточне розуміння намірів і персоналізований стиль спілкування: точність розпізнавання фінансових намірів досягає 95%, його здатність аналізувати фінансові події та аргументувати не менше, ніж у справжніх експертів галузі, і він може проводити кілька раундів якісні розмови.
Версія 1.0 інтелектуального бізнес-помічника «Zhixiaozhu» включає шість версій: «Service Expert Edition», «Investment Research Expert Edition», «Claims Expert Edition» і «Insurance Research Expert Edition», надаючи комплексні послуги для різних фінансових послуг, що практикують сценарії. може надавати поглиблені інтелектуальні послуги в таких сферах, як аналіз інвестиційних досліджень, вилучення інформації, професійне створення, аналіз можливостей для бізнесу та використання фінансових інструментів.
На прикладі «Помічника з підтримки інвестиційних досліджень» фактичні вимірювані дані показують, що аналітик інвестиційних досліджень може допомогти кожному аналітику з інвестиційних досліджень завершити фінансову логіку та витягти точку зору з понад 100 дослідницьких звітів та інформації високої якості щодня, і 40+ фінансових Аргументація та атрибуція подій подвоюють ефективність аналізу. У той же час Zhixiaozhu може в основному замінити базове написання коду фінансової інженерії, значно покращуючи ефективність кількісних досліджень. За допомогою «сервісної підтримки» радіус ефективного управління рахунками фінансових консультантів і страхових агентів може бути розширений більш ніж на 70% на одну особу.
Зрозуміло, що Zhi Xiaobao 2.0 перебуває на внутрішньому тестуванні майже півроку і буде запущено після завершення реєстраційних робіт. Zhixiaozhu будується на внутрішньому тестуванні спільно з установами співпраці на платформі Ant, і буде офіційно відкрито для установ співпраці на платформі Ant, коли вона досягне зрілості.
Продовжуйте працювати над штучним інтелектом і досліджуйте п’ять основних можливостей великих моделей
Згідно з повідомленнями, велика модель Ant Finance, випущена сьогодні, базується на великій моделі Ant Fundamentals, яка глибоко налаштована для фінансової галузі. Платформа Ant Basic Large Model Platform має гетерогенний кластер розміром 10 000 тис. кілокалорій, у якому кілокалорійність навчання MFU може досягати 40%, а ефективний час навчання кластера становить понад 90%. Пропускна здатність навчання RLHF становить 3,59 вище, ніж галузеве рішення за того самого ефекту моделі. разів продуктивність логічного висновку приблизно в 2 рази вища, ніж галузеві рішення, які знаходяться на передовому рівні в галузі та забезпечують потужну підтримку для промислового застосування великих моделей.
Ant Group заявила, що продовжить досліджувати та вдосконалювати п’ять основних можливостей великих моделей у майбутньому. Перший полягає у створенні команди високоякісних анотацій даних і створенні високоякісної системи даних; другий полягає в роботі з базовими алгоритмами великої моделі та ефективних можливостях зеленого проектування для покращення логічного мислення моделі та інших можливостях; третій полягає в переході від загальні мовні великі моделі до загальних багатоцільових модальних великих моделей мають перейти від загальних знань до комплексного професіоналізму; по-четверте, побудувати ефективні стандарти оцінки великої моделі та системи оцінювання для прискорення ітерації великих моделей; п’яте, побудувати велику модель можливості безпеки для забезпечення здорового та сталого розвитку великих моделей.
Загальнодоступна інформація показує, що Ant Group продовжує інвестувати в штучний інтелект, виходячи з потреб різноманітних бізнес-сценаріїв, і розробила сфери технології ШІ, включаючи графи знань, оптимізацію операцій, навчання графів, надійний ШІ, великі моделі тощо. Технологія штучного інтелекту Ant Group не тільки підтримує комплексну інтелектуальну модернізацію її власного бізнесу, але також є відкритою та відкритою для суспільства для сприяння цифровій трансформації всього суспільства.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Велика модель Ant Financial офіційно випущена для вирішення реальних пропозицій галузі
8 вересня на конференції Bund у Шанхаї Ant Group офіційно випустила велику фінансову модель. Зрозуміло, що велика модель Ant Financial заснована на власноруч розробленій базовій великій моделі Ant і повністю налаштована для фінансової галузі. Базовий кластер обчислювальної потужності досягає масштабу 10 000 карт. Велика модель зосереджена на потребах реальних фінансових сценаріїв і має видатну продуктивність у 28 типах специфічних фінансових завдань у п’яти вимірах «пізнання, генерація, професійні знання, професійна логіка та відповідність». Він досяг рівня галузеві експерти в багатьох галузях, таких як «Обґрунтування фінансових подій». Наразі велика модель Ant Financial пройшла повне випробування на платформах Ant Group для фінансування багатства та страхування.
На цій прес-конференції Ant також відкрив набір для оцінки фінансових завдань «Fin-».Цей тестовий набір оцінює можливості великих фінансових моделей у 28 категоріях у п’яти вимірах, заповнюючи галузеву прогалину у високоякісних комплексних наборах оцінок.
Впроваджуйте сотні мільярдів фінансових знань Token, зосереджуючись на великомасштабних промислових застосуваннях
«Великі моделі загального призначення не можна безпосередньо комерціалізувати в професійних і суворих галузях. Зокрема, фінансові послуги мають низьку толерантність до помилок. Великі фінансові моделі повинні забезпечувати точність знань предметної області та професійну логіку, щоб справді принести промислову цінність. Знання, професіоналізм , мовні навички та безпека є передумовами для забезпечення чотирьох основних можливостей, і вони також є справжньою пропозицією галузі для фінансових великомасштабних моделей". Ван Сяохан, віце-президент Ant Group і керівник відділу фінансових великомасштабних моделей, сказав, що на основі великої кількості практик у фінансових сценаріях велика модель Ant Financial сформувала керовану архітектуру «велика модель + знання + сервіс», яка була внутрішньо перевірена на внутрішніх сценаріях фінансової розвідки Ant.
Що стосується знань, повідомляється, що велика модель Ant Financial впроваджує фінансові знання про сотні мільярдів токенів на основі універсального корпусу трильйонів токенів і витягує загалом понад 600 000 високоякісних інструкцій із 300+ реальних галузей. сценаріїв. , формуючи корисні ресурси даних для оптимізації виконання конкретних фінансових завдань.
З точки зору професіоналізму, завдяки десятирічному накопиченню Ant на платформі є повна матриця цифрових фінансових інструментів. Велика модель Ant Financial може точно викликати ці професійні інструменти в системі Ant, розуміючи мову користувача, і надавати користувачам відповідні професійні інструменти Послуги, сторона управління капіталом включає шість категорій послуг, включаючи вибір продукту управління капіталом, оцінку продукту, інтерпретацію ринку та розподіл активів, а сторона страхування включає більше 10 інтелектуальних послуг, таких як інтерпретація продукту, конфігурація будинку, розумний андеррайтинг і розумні вимоги.
Щоб вирішити проблеми з безпекою та керованістю створення вмісту, велика модель Ant Financial використовує комбінацію розпізнавання намірів і перевірки фактів для ефективного покращення відповідності, безпеки та автентичності створеного вмісту.
Щоб систематично оцінювати ефективність штучного інтелекту у фінансовій сфері, Ant визначила набір завдань оцінки фінансового штучного інтелекту «Fin-» на основі реальних фінансових сценаріїв. Fin- представляє потреби реальних галузевих сценаріїв. Наразі це найширший і найпрофесійніший набір оцінок у сфері фінансової розвідки. Він складається з 28 категорій у п’яти вимірах: «пізнання, генерація, знання предметної області, фінансова логіка та безпека». відповідність». На цій конференції Bund компанія Ant Group також офіційно відкрила Fin- для зовнішнього світу, сподіваючись сприяти спільному прогресу промислових технологій.
Ван Сяохан вважає, що широкомасштабна модель привносить зміни у фінансову індустрію: більш природна взаємодія, багатша пропозиція, ефективніше вираження, більше індивідуальних налаштувань обслуговування та ефективніше обслуговування. «Кожну ключову функцію в ланцюжку фінансового бізнесу варто переробити за допомогою технології великої моделі».
Зрозуміло, що наприкінці серпня велика модель Ant Financial склала такі професійні іспити, як кваліфікація цінних паперів, кваліфікація страхування, кваліфікація ліцензованого лікаря та кваліфікація фармацевта.
Наразі велика модель Ant Financial взяла на себе лідерство у проведенні тестів додатків у сферах управління капіталом і страхування. У майбутньому всі цифрові фінансові підприємства, з якими Ant Group співпрацює з фінансовими установами, будуть повністю інтегровані в цю велику модель, щоб допомогти кооперативним установам цифрово оновити та інтелектуально трансформувати.
Випуск двох основних продуктів: «Zhi Xiaobao 2.0» від 2C і «Zhi Xiaozhu 1.0» від 2B.
Того ж дня Ant Group також випустила свій перший прикладний продукт на основі великих фінансових моделей – інтелектуального фінансового помічника «Zhi Xiaobao 2.0» і інтелектуального бізнес-помічника «Zhi Xiaozhu 1.0» для експертів фінансової галузі, демонструючи досвід Ant у цій галузі. великих моделей Повноцінне розташування та прогрес від технологій до галузевих застосувань.
Версія 1.0 інтелектуального бізнес-помічника «Zhixiaozhu» включає шість версій: «Service Expert Edition», «Investment Research Expert Edition», «Claims Expert Edition» і «Insurance Research Expert Edition», надаючи комплексні послуги для різних фінансових послуг, що практикують сценарії. може надавати поглиблені інтелектуальні послуги в таких сферах, як аналіз інвестиційних досліджень, вилучення інформації, професійне створення, аналіз можливостей для бізнесу та використання фінансових інструментів.
На прикладі «Помічника з підтримки інвестиційних досліджень» фактичні вимірювані дані показують, що аналітик інвестиційних досліджень може допомогти кожному аналітику з інвестиційних досліджень завершити фінансову логіку та витягти точку зору з понад 100 дослідницьких звітів та інформації високої якості щодня, і 40+ фінансових Аргументація та атрибуція подій подвоюють ефективність аналізу. У той же час Zhixiaozhu може в основному замінити базове написання коду фінансової інженерії, значно покращуючи ефективність кількісних досліджень. За допомогою «сервісної підтримки» радіус ефективного управління рахунками фінансових консультантів і страхових агентів може бути розширений більш ніж на 70% на одну особу.
Зрозуміло, що Zhi Xiaobao 2.0 перебуває на внутрішньому тестуванні майже півроку і буде запущено після завершення реєстраційних робіт. Zhixiaozhu будується на внутрішньому тестуванні спільно з установами співпраці на платформі Ant, і буде офіційно відкрито для установ співпраці на платформі Ant, коли вона досягне зрілості.
Продовжуйте працювати над штучним інтелектом і досліджуйте п’ять основних можливостей великих моделей
Згідно з повідомленнями, велика модель Ant Finance, випущена сьогодні, базується на великій моделі Ant Fundamentals, яка глибоко налаштована для фінансової галузі. Платформа Ant Basic Large Model Platform має гетерогенний кластер розміром 10 000 тис. кілокалорій, у якому кілокалорійність навчання MFU може досягати 40%, а ефективний час навчання кластера становить понад 90%. Пропускна здатність навчання RLHF становить 3,59 вище, ніж галузеве рішення за того самого ефекту моделі. разів продуктивність логічного висновку приблизно в 2 рази вища, ніж галузеві рішення, які знаходяться на передовому рівні в галузі та забезпечують потужну підтримку для промислового застосування великих моделей.
Ant Group заявила, що продовжить досліджувати та вдосконалювати п’ять основних можливостей великих моделей у майбутньому. Перший полягає у створенні команди високоякісних анотацій даних і створенні високоякісної системи даних; другий полягає в роботі з базовими алгоритмами великої моделі та ефективних можливостях зеленого проектування для покращення логічного мислення моделі та інших можливостях; третій полягає в переході від загальні мовні великі моделі до загальних багатоцільових модальних великих моделей мають перейти від загальних знань до комплексного професіоналізму; по-четверте, побудувати ефективні стандарти оцінки великої моделі та системи оцінювання для прискорення ітерації великих моделей; п’яте, побудувати велику модель можливості безпеки для забезпечення здорового та сталого розвитку великих моделей.
Загальнодоступна інформація показує, що Ant Group продовжує інвестувати в штучний інтелект, виходячи з потреб різноманітних бізнес-сценаріїв, і розробила сфери технології ШІ, включаючи графи знань, оптимізацію операцій, навчання графів, надійний ШІ, великі моделі тощо. Технологія штучного інтелекту Ant Group не тільки підтримує комплексну інтелектуальну модернізацію її власного бізнесу, але також є відкритою та відкритою для суспільства для сприяння цифровій трансформації всього суспільства.