提到了大模型里有三个关键技术,分别是强化学习和持续学习技术、鲁棒性技术、组合式AI系统技术。首先,强化学习和持续学习技术非常重要,其核心并不是千亿级的参数,而是基于开放环境设计有价值的正向反馈机制,使得系统越用越聪明,实现持续自我学习和成长。OpenAI的核心能力不仅是表面的ChatGPT巨量模型参数,更在于其幕后的强化学习机制和各种生态能力的建设。ChatGPT生态体系的用户使用让ChatGPT越用越聪明,实现了持续的先发优势,这也是国内各种大模型的挑战。目前,国内的各种大模型还未完成自身的生态体系建设,强化学习能力仍需持续进步。其次,鲁棒性技术也是大模型在关键决策领域落地的核心能力,如何能帮助排除噪声以及干扰性问题,在突发和不可预期情况下,实现关键决策的持续稳定和合规可信尤其关键。最后,构建组合式AI系统是发展趋势,有效结合各种垂直领域的辨别式模型的可用性和专业性,以及生成式大模型的迁移学习和泛化能力强的特点,从而在工业界真正发挥大模型的泛化能力优势。
作为前沿科技的探索者和践行者,谈及应用落地,蒋宁用三个词总结了马上消费在金融大模型的优势和特点,即安全可控、个性化决策和体验、持续学习,目前公司已经研发了实时人机决策模型、多模态大模型、数据智能模型等,并在内部正式上线测试。
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