金融行業(yè)正迎來大模型時(shí)代。

近日，度小滿正式發(fā)布千億級(jí)中文對話大模型軒轅，集中文、金融、開源特色于一身。

基于BLOOM-176B研發(fā)的軒轅大模型，在金融場景中的任務(wù)評(píng)測中，效果相較于通用大模型大幅提升，表現(xiàn)出明顯的金融領(lǐng)域優(yōu)勢。

在諸如金融名詞理解、金融市場評(píng)論、金融數(shù)據(jù)分析和金融新聞理解等任務(wù)的評(píng)測中，軒轅超越了其他四種開源大模型，贏得了150次回答中63.33%的勝率，充分凸顯了其在金融領(lǐng)域的顯著優(yōu)勢。

在通用中文領(lǐng)域，軒轅表現(xiàn)也不亞于ChatGPT。

根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，軒轅有10.2%的任務(wù)表現(xiàn)超越ChatGPT，61.22%的任務(wù)表現(xiàn)與之持平。其中涉及數(shù)學(xué)計(jì)算、場景寫作、邏輯推理、文本摘要等13個(gè)主要維度，驗(yàn)證了軒轅的通用能力。

此次發(fā)布的千億級(jí)軒轅模型，將成為國內(nèi)首個(gè)開源的中文金融大模型。

度小滿表示，軒轅大模型將有力地推動(dòng)大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用，為客戶提供更準(zhǔn)確、全面的金融咨詢與服務(wù)。

目前，千億級(jí)的軒轅模型已可以在Huggingface中申請下載（下載地址見文末）。

國內(nèi)首個(gè)開源中文金融大模型

去年11月，ChatGPT滾滾而來，全球互聯(lián)網(wǎng)用戶為之瘋狂。

其專業(yè)、快速、精準(zhǔn)、富有情感的內(nèi)容表達(dá)，無不向大家展示NLP大模型驚人的自然語言理解與生成能力。

ChatGPT的的誕生，掀起了新一輪技術(shù)革命，自此各類大模型層出不窮。而度小滿也開啟了金融大模型的研發(fā)之路。

“將ChatGPT的能力遷移到金融領(lǐng)域，會(huì)產(chǎn)生怎么樣顛覆性的影響?”，為了尋找問題的答案，度小滿將軒轅大模型定位在了三個(gè)維度:

中文、金融和開源。

軒轅大模型基于1760億的BLOOM（BigScience Large Open-science Open-access Multilingual Language Model）語言模型訓(xùn)練而來，使用了IDRIS的Jean Zay超級(jí)計(jì)算機(jī)(來自法國，目前在最新全球超算500強(qiáng)榜單上排名第135)。

BLOOM擁有1.61TB文本，包含46種自然語言和13種編程語言。

相比meta發(fā)布的LLaMA（Large Language Model meta AI）模型，Bloom參數(shù)量更有優(yōu)勢。

度小滿依托多年行業(yè)實(shí)踐積累，構(gòu)建了具有金融垂直領(lǐng)域特色的、千億tokens的中文預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

度小滿數(shù)據(jù)智能部總經(jīng)理、技術(shù)委員會(huì)執(zhí)行主席楊青表示，經(jīng)過清洗和標(biāo)注的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，不僅在通用性方面與ChatGPT達(dá)到持平成為可能，且顯著提升了模型在金融垂直領(lǐng)域的性能。

值得一提的是，軒轅數(shù)據(jù)集包含了諸如金融研報(bào)、股票、基金、銀行、保險(xiǎn)等方向的專業(yè)知識(shí)。

通過在訓(xùn)練過程中加入大量金融對話數(shù)據(jù)并針對金融領(lǐng)域進(jìn)行特定的預(yù)訓(xùn)練調(diào)優(yōu)，軒轅在金融垂直領(lǐng)域的表現(xiàn)得到了顯著提升。

因此，軒轅在金融專有領(lǐng)域內(nèi)容理解和生成上展現(xiàn)出卓越的能力。

解釋授信額度、計(jì)算收益率、決策參考……樣樣通

作為AI新基建，大模型在金融及各個(gè)行業(yè)有著廣泛的應(yīng)用場景。

軒轅大模型開源后，將會(huì)為金融企業(yè)帶來怎么樣的幫助?如何推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展?

度小滿CTO許冬亮認(rèn)為，生成式大模型在內(nèi)容生成與創(chuàng)作、信息摘要與總結(jié)、知識(shí)理解與問答、自然交互與對話等方面具備非常出色的能力，在金融場景中會(huì)有廣泛的應(yīng)用。

在前臺(tái)，生成式大模型將大幅提升客戶經(jīng)理的專業(yè)水平和服務(wù)能力，大幅降低客戶經(jīng)理的運(yùn)營成本，讓每個(gè)人都擁有24小時(shí)在線的專業(yè)客戶經(jīng)理成為可能。

出色的內(nèi)容生成能力也將引發(fā)營銷內(nèi)容生產(chǎn)能力的大幅提升。

在中臺(tái)，生成式大模型有機(jī)會(huì)改變企業(yè)內(nèi)知識(shí)獲取、內(nèi)容創(chuàng)作、會(huì)議與溝通、代碼開發(fā)與測試的方式，進(jìn)而大幅提升企業(yè)內(nèi)部辦公效率，甚至引發(fā)研發(fā)測試模式變革，全方位的提升金融企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營效率。

在后臺(tái)，大模型將成為智能科技底座的標(biāo)配，大幅降低智能技術(shù)應(yīng)用的門檻，只需少量標(biāo)注數(shù)據(jù)甚至無需調(diào)整就可以讓智能技術(shù)覆蓋廣泛的場景。

智能客服，是AI在金融領(lǐng)域最常見的應(yīng)用方向之一。

通用語音或文本的交互方式，可以為金融用戶提供24小時(shí)在線咨詢和答疑服務(wù)。為了降低人工成本和風(fēng)險(xiǎn)，引入智能客服已成為金融企業(yè)的基礎(chǔ)配置。

然而實(shí)際上，面對用戶多樣化復(fù)雜場景的詢問，智能客服常常表現(xiàn)出“智障”。以簡單的名詞解釋為例，可以看到軒轅的表現(xiàn)更為專業(yè)。

在回復(fù)中，軒轅從個(gè)人信用記錄、收入水平、負(fù)債情況和擔(dān)保能力四個(gè)方面進(jìn)行了全面的解釋，清晰的結(jié)構(gòu)、詳細(xì)的計(jì)算方法以及實(shí)用的建議，真正做到以用戶視角詳解專業(yè)概念。

此外，軒轅在股息收益率、股東權(quán)益計(jì)算等方面也有相當(dāng)不錯(cuò)的表現(xiàn)。

而這些涉及邏輯推理、數(shù)學(xué)計(jì)算的問題往往是AI的弱點(diǎn)。

現(xiàn)有的AI金融模型也經(jīng)常會(huì)犯一些愚蠢的錯(cuò)誤，比如:股息率 = 股息 ÷ 股票價(jià)格=5美元 ÷100美元=0.5。

軒轅對數(shù)據(jù)和知識(shí)的挖掘與理解，不是簡單的關(guān)鍵詞搜索，而是多語義關(guān)聯(lián)與匹配，更智能地識(shí)別出用戶的真實(shí)意圖，進(jìn)而給出更符合用戶需求的答案。

這一點(diǎn)在“智能金融顧問”應(yīng)用中，尤為明顯。

AI技術(shù)的優(yōu)勢在于海量信息的搜集、提取和分析能力，這是人類難以企及的。

例如AI大模型可以通過分析金融數(shù)據(jù)、新聞動(dòng)態(tài)、社交評(píng)論等每日信息，為投資者提供市場輿情和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測等服務(wù)。

度小滿認(rèn)為，軒轅大模型要想無限趨近于人類的思維能力，不能停留在標(biāo)準(zhǔn)答案上，需要能夠處理更具開放性、靈活性的復(fù)雜問題。

從下面的示例中，可以看到，軒轅會(huì)提醒客戶結(jié)合資產(chǎn)狀況、收益目標(biāo)和風(fēng)險(xiǎn)偏好，以及外部的市場動(dòng)態(tài)，來進(jìn)行投資決策。

軒轅在解釋”牛市”和”熊市”含義的同時(shí)，還強(qiáng)調(diào)了投資者要如何面對兩種市場狀況，以及可采取的策略。

這一點(diǎn)相比其他模型，不僅交流更充分、信息更有價(jià)值，而且更顯人性化，更有溫度。

軒轅還能針對當(dāng)下金融時(shí)事分析背后的原因，并據(jù)此從不同維度對金融市場的未來走勢進(jìn)行預(yù)測，給出總體結(jié)果評(píng)估，為投資者提供明確的決策參考。

AI算法沒有護(hù)城河，正是開源造就了當(dāng)下大模型創(chuàng)新的繁榮景象。

歷史也證明了，安卓系統(tǒng)的開源不僅使得技術(shù)的發(fā)展更加快速，也促進(jìn)了開發(fā)者之間的交流與合作，讓移動(dòng)應(yīng)用和服務(wù)得以更快地普及到全球各地，并帶來更加多樣化的用戶體驗(yàn)。

得益于開源，讓人人都可參與這個(gè)行業(yè)，這也使得菜鳥和小眾開發(fā)者可以通過參與開源項(xiàng)目提高自己的技能和見識(shí)，讓業(yè)界更加平等公正。

秉承這一精神，許冬亮表示，軒轅大模型是經(jīng)度小滿業(yè)務(wù)場景中積累的金融數(shù)據(jù)訓(xùn)練而來的，對金融相關(guān)問題的理解比通用大模型更有優(yōu)勢。

我們把大模型能力開放給金融機(jī)構(gòu)，有利于推動(dòng)大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用，降低大模型的應(yīng)用門檻，提升金融行業(yè)智能化水平。

軒轅模型申請下載地址:

https://huggingface.co/xyz-nlp/XuanYuan2.0

GitHub主頁:

https://github.com/Duxiaoman-DI/XuanYuan