金融行业 | 大模型的逻辑与可行金融应用——2024年中数字金融展望

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数字金融，大模型 大模型以神经网络为基本组件，当前阶段具备的自然语言生成能力是研究成果的自然展现。大模型生成能力的来源分为预训练、指令微调、奖励函数、强化学习四个步骤：第一，预训练阶段是大模型获得基础能力的阶段，在此过程中大模型将获得最基础的文本“续 写”能力。第二，指令微调是大模型获得对话能力的阶段，大模型在此过程中逐步培育出了基本的“问答”能力。第三，奖励模型是大模型学习人类偏好的阶段，大模型逐步习得给出“好回答”的能力。第四，通过强化学习进一步进行模型微调，大模型将给出“更好的回答”。   大模型在实际应用中仍存挑战，其所面临的挑战集中于两个方面：第一，大模型仍存技术待解难题 ：一是大模型是人工智能从分类决策式到创造生成式的跨越，但其“生成”能力仍然基于已有规 ………………………………