10月21日,“第四届1024资管科技开发者大会ITDC2023”在上海举行。
会上,智能投研技术联盟(ITL)主席杨强指出,资产管理作为金融行业的重要组成部分,一直以来都扮演着连接资金供给与需求的纽带。随着金融科技的快速发展,传统资产管理正面临着巨大的变革和挑战。而大语言模型作为一种强大的人工智能技术手段,具备优秀的自然语言处理能力和学习能力,在资产管理领域拥有广阔的应用前景。
杨强表示,在大语言模型的应用过程中也面临一些挑战和考验。首先是数据安全和隐私保护问题。资产管理涉及大量敏感的个人和企业财务信息,如何确保这些数据在使用过程中得到充分的保护,是一个重要的问题。其次是模型的可解释性和稳定性。大语言模型由于其复杂的结构和训练方式,可能导致其决策过程缺乏可解释性,这对于资产管理行业来说是一个不容忽视的问题。我们需要找到合适的方法和技术手段,提高模型的可解释性和鲁棒性,以确保资产管理决策的可信度和可靠性针对以上问题和挑战,智能投研技术联盟将持续关注并积极探索解决方案。
千问3是“混合推理模型”,“快思考”与“慢思考”集成进同一个模型,对简单需求可低算力“秒回”答案,对复杂问题可多步骤“深度思考”,节省算力消耗。
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