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“招聯(lián)智鹿”大模型完成二次迭代,助力消費金融行業(yè)發(fā)展

WEMONEY研究室WEMONEY研究室2024-07-31 20:58 數(shù)字金融
招聯(lián)再次推出消費金融行業(yè)首個小參數(shù)輕量級模型——“招聯(lián)智鹿二代”。

隨著科技的飛速發(fā)展,AI大模型在金融領(lǐng)域的應用實現(xiàn)了從理論創(chuàng)新到實踐落地的重大跨越。繼去年發(fā)布行業(yè)內(nèi)首個130億參數(shù)開源大模型“招聯(lián)智鹿”后,基于不斷增強的高精度數(shù)據(jù)獲取和精湛算法能力迭代,招聯(lián)再次推出消費金融行業(yè)首個小參數(shù)輕量級模型——“招聯(lián)智鹿二代”。據(jù)了解,相比一代模型,“招聯(lián)智鹿二代”是基于llama3研發(fā)的80億參數(shù)大模型,主要在消費金融行業(yè)的中文對話領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了性能、效率等方面的大幅躍升。

公開數(shù)據(jù)顯示,“招聯(lián)智鹿二代”一經(jīng)發(fā)布,便在國內(nèi)權(quán)威榜單取得C-Eval排名TOP 14、CMMLU排名TOP 5的好成績,通用知識領(lǐng)域的技術(shù)水平和創(chuàng)新實力再獲權(quán)威認可。同期入選榜單的還包括科大訊飛、阿里、百度等科技公司的自研大模型。

作為中文大模型的權(quán)威基準,C-Eval榜單由清華大學、上海交通大學和愛丁堡大學合作研發(fā),CMMLU榜單由MBZUAI(全球首所人工智能大學)、上海交通大學、微軟亞洲研究院共同推出。這兩個平臺,均是目前對模型潛力判斷最具權(quán)威性的大模型榜單,專門用于評估語言模型在中文語境下的知識和推理水平。

小身材大能量 “招聯(lián)智鹿二代”實現(xiàn)性能巨大飛躍

當前,金融行業(yè)“群模大戰(zhàn)”如火如荼,很多企業(yè)與研究機構(gòu)都在追求更大參數(shù)規(guī)模、更高算力和更強通用性的模型結(jié)構(gòu),但面向不同行業(yè)和領(lǐng)域的差異化需求,通用大模型并非適合所有企業(yè)。輕量級大模型盡管參數(shù)縮小,但卻可以通過升級優(yōu)化模型結(jié)構(gòu),改善數(shù)據(jù)質(zhì)量和訓練方法達到提高性能、減少算力消耗的效果,進一步提升應答效率,保證終端服務質(zhì)量,同時還可以有效保護用戶數(shù)據(jù)隱私。

基于這一行業(yè)背景,招聯(lián)積極響應時代趨勢,精準預判技術(shù)走向。自2023年11月正式推出“招聯(lián)智鹿”大模型后,僅用半年多時間即完成大模型二次迭代,不僅推動業(yè)務能力提質(zhì)躍遷,同時夯實技術(shù)創(chuàng)新能力,為普惠金融高質(zhì)量發(fā)展提供堅實技術(shù)保障。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)是確保金融大模型有效運行,為用戶提供精準、及時信息服務的保障。為了克服金融數(shù)據(jù)稀少、質(zhì)量不達標等行業(yè)普遍痛點,招聯(lián)攜手中山大學不斷升級迭代大模型算法,重點在數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)進行全方位優(yōu)化,不僅通過數(shù)據(jù)去重和質(zhì)量篩查方式,收集數(shù)千萬條指令,還針對某些領(lǐng)域數(shù)據(jù)采集不足的問題,創(chuàng)新數(shù)據(jù)合成方法,提升金融數(shù)據(jù)質(zhì)量。以自進化指令合成方式為例,“招聯(lián)智鹿二代”可以通過生成回復與搜索引擎結(jié)果的交叉驗證,生成最優(yōu)語料用作訓練樣本,為增強模型性能提供了強有力支持。

經(jīng)測算了解,相比原有的llama3模型,“招聯(lián)智鹿二代”大模型在大部分權(quán)威評測榜單上性能提高接近一倍,且優(yōu)于一些參數(shù)量超過700億的行業(yè)大模型,充分彰顯了其在參數(shù)效率和任務處理能力上的平衡與強大,同時也印證了輕量級大模型在垂直領(lǐng)域的突出優(yōu)勢。

行業(yè)首個開源輕量級大模型 四兩撥千斤助推普惠金融深入發(fā)展

金融大模型正在掀起新一輪的智慧金融變革風暴,此次招聯(lián)再推輕量級大模型,將為行業(yè)發(fā)展提供新的借鑒。基于不斷增強的高精度數(shù)據(jù)獲取能力,“招聯(lián)智鹿二代”將助力消費金融行業(yè)發(fā)展,在日常辦公、金融交互分析、智能客服、信審報告生成、代碼生成輔助等實際應用場景中,發(fā)揮更大價值。

以智能客服為例,經(jīng)模擬測試,該版本模型不僅可以結(jié)合具體會話狀態(tài)與服務場景,快速精準地進行會話小結(jié),提升坐席40%作業(yè)效率,還能充分利用深度學習技術(shù),準確“理解”客戶意圖,“共情”客戶情緒,并將與客戶交互的 “經(jīng)驗”和“感覺”積累形成豐富的參考樣本,以更好細化客戶訴求,加強二次跟進,專項解決客戶問題,推動客服質(zhì)量優(yōu)化提升。

在辦公效能提升方面,“招聯(lián)智鹿二代”同樣表現(xiàn)卓越,基于日常辦公方面完整的知識庫,以及強大的智能識別能力,對員工的日常提問、服務咨詢實現(xiàn)了80%以上的人工替代和近20%的準確度提升,進一步提高公司內(nèi)部精細化運營能力。

實踐證明,“招聯(lián)智鹿二代”通過升級優(yōu)化模型、改善數(shù)據(jù)集質(zhì)量、改進訓練方法等,憑借更小的大模型參數(shù),也能達成更好的效果,同時減少算力消耗,進一步實現(xiàn)降本增效。

從行業(yè)來看,作為消費金融領(lǐng)域排頭兵,“招聯(lián)智鹿二代”的迭代升級將為行業(yè)健康發(fā)展注入新鮮活力,開源模式的開放態(tài)度成為推動普惠金融深入發(fā)展的一抹亮色。據(jù)透露,為應對更復雜金融問題和更高市場需求,探索“模力金融”實踐路徑,招聯(lián)未來還將持續(xù)聚焦小參數(shù)高性能大模型方向,在優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)獲取和精湛算法等方面不斷發(fā)力,通過迭代具有更高性能的參數(shù)大模型,構(gòu)建更加卓越的多維評估體系,為行業(yè)未來發(fā)展提供更強大的技術(shù)支持。

作為招商銀行與中國聯(lián)通兩家央企的合作典范,招聯(lián)始終積極協(xié)同股東發(fā)力數(shù)字經(jīng)濟新賽道,秉持“以科技踐行普惠 讓信用不負期待”的理念,推動普惠金融高質(zhì)量發(fā)展。在未來的發(fā)展路徑中,招聯(lián)將持續(xù)以技術(shù)創(chuàng)新為核心,以業(yè)務需求為導向,推動技術(shù)與業(yè)務的深度融合,致力于為行業(yè)帶來更多技術(shù)突破和業(yè)務創(chuàng)新,為用戶創(chuàng)造更大價值,開啟智能金融新篇章。

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