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在人工智能领域，AI大模型的成功不仅标志着知识问答和内容生成技术的巨大进步，也预示着通用人工智能（AGI）时代的临近。AI大模型的卓越表现，尤其是在对话、文本摘要、内容生成、问题解答、图像识别、数学计算、代码编写等多个领域都超越了人类专家的水平，展示了AI技术的广泛应用潜力和创新能力。
关键在于，AI大模型及其他大模型当模型规模（如100B+参数量）达到一定程度时，它们不仅在已有任务上的表现卓越，更重要的是展现了前所未见的涌现能力——能够举一反三、进行任务分解、逻辑推理以及解决未知任务。这一突破性特点，让大模型不同于传统机器学习算法，后者通常专注于特定任务的解决方案，面对新任务则需要重新训练。巨型模型拥有从数百亿到数万亿的参数，从而构建了一个庞大的神经网络架构。当我们通过特定提示引导模型扮演领域专家进行风险评估时，实际上是激活了深度神经网络内特定的连接。这一过程启动了网络中一个专门子系统的运作，类似于专家级的评估能力，其工作原理和人脑神经元活动极其相似。例如，当我们听到喜欢的音乐时，大脑中处理音乐享受的部分就会被激活，这一区域实际上是整个复杂神经网络的一小部分，导致我们可能会情不自禁地随音乐摇摆或跟着哼唱，这里的音乐就像是激活大模型的prompt。同样，在进行创意思考时，一个意外的启发突然激发了某个绝佳创意，这也是一种激活过程。
大模型的这种能力表明，我们正向一个能够理解、学习并适应各种新任务和挑战的AGI时代迈进。这些进展不仅为AI领域的研究人员提供了新的研究方向，也为行业应用开启了广阔的天地。无论是自动化客服、个性化教育、智能医疗诊断，还是创新设计、科学研究和复杂问题解决，大模型的应用潜力都被极大地激发。它们能够在理解复杂场景、生成创新解决方案、提供精准推荐等方面，为用户提供更加智能、高效、个性化的服务。
垂直领域小模型建设背景
在金融、教育、医疗等专业领域，对于知识和技能的要求极高，这些领域的问题往往复杂且具有高度专业性。尽管大型语言模型已经在多个领域展现出了强大的能力，但它们在处理这些专业领域的问题时，仍需要针对特定领域的知识进行进一步的“历练”。这是因为大模型虽然掌握了广泛的知识，但在特定专业领域的深度和精确度上可能仍有所不足。
对于规模较小的模型，这一需求尤为明显。小模型相较于超大模型而言，其在全局知识覆盖面上有所限制，因此，在特定垂直领域内进行二次学习和训练就显得尤为重要。通过专门的训练与定制，这些小模型可以更精准地理解和处理垂直领域内的专业问题，为下游任务提供更加专业化的解决方案。比如，用户查询了贷款利率、使用了贷款计算器、并浏览了多个贷款产品后，可能会表现出对提高信用额度的需求），以此指导模型临时学习并预测用户的提额需求。
除了借助大型模型本身的少量样本学习（few-shot）和零样本学习（zero-shot）能力来进行决策推荐外，我们还应该针对风控系统的需求，将相关数据按照大模型的输入输出规则进行整理。接着，可以通过监督学习的方法对大模型进行微调，确保其更精确地符合特定的风控应用场景，从而提升模型的准确性。
训练至调度：大模型全流程开发能力
解决冷启动问题
在推荐系统和风控模型中，冷启动问题指的是系统难以为新用户或新项目提供准确推荐或评估的情况，因为缺乏足够的数据来进行有效的学习和预测。我们可以通过购买、收集和整理特定领域的专业文献、案例和数据集，为小模型提供丰富的学习材料。通过数据清洗、JSON转换、存储至向量数据库中。大模型通过在海量数据上进行预训练，学习了广泛的世界知识和用户行为模式，使得它们能够在面对新用户或新订单时，利用已有的知识来进行有效的预测和推荐，从而缓解冷启动问题。
定制化训练
首先，由人类专家通过大模型标注一批样本，利用人工标注的数据对原始训练集进行增强，包括纠正错误、添加新的正确示例、提供额外的上下文信息等，以帮助模型更好地理解任务。标注的内容可能包括对信息的准确性、有用性和无害性等方面的评价。其次根据垂直领域的具体需求，定制化模型的训练流程，确保模型能够精确理解和处理专业问题。同时需要研究更高效的训练算法、模型压缩和知识蒸馏技术，以减少模型的规模和训练成本，提高迭代速度
指令微调和对齐微调
指令微调：利用专业领域的大模型来辅助标注本地小模型。
对齐微调：如何确保模型的输出与专家策略保持一致，采用强化学习监督方法，以训练得到的价值函数作为奖励信号，指导大模型的训练。可通过规则配置，将专家经验的判断和偏好整合到模型的学习过程中。这一步骤的目标是使大模型的输出更好地符合价值函数所代表的人类价值观。
微调策略：通过调整模型参数，确保模型在面对不同的输入时，能够生成既准确、又有用且无害的信息，与专家的价值观和偏好保持对齐，从而减少幻觉的产生。同时我们定期将新的人工标注数据加入训练集中，并对模型进行再训练或微调。这有助于模型持续适应新的数据和情况。
模型评测
为了确保AI模型在金融、教育和医疗等垂直领域中的实际应用效果，我们需要进行全面的模型评测。这不仅包括常规的性能评估，还涉及到用户体验和模型在实际环境中的表现。以下是模型评测的关键方面：
1. 准确性
通过AI面试题库，评估模型在特定任务上的准确率，例如语言理解、图像识别的正确率等。使用标准数据集对模型进行评估，确保其在各种情况下都能保持高准确率。
2. 响应时间
衡量模型处理请求并给出响应的时间，影响用户体验的重要指标。在不同负载和网络条件下测试模型的响应时间，确保其在高峰期仍能快速响应。
3. 可用性
评价模型是否能在各种条件下稳定运行，不受特定环境或数据格式的限制。
通过一系列指标（如准确率、召回率、F1分数等）评估模型的可用性，用标准化测试集进行定量评估，计算各项指标以全面衡量模型表现。
4. 用户满意度
通过对比多个大模型返回的结果数据，对模型的输出进行评价和反馈。收集用户的反馈信息，包括识别出的错误、幻觉现象以及改进建议，评价对模型的满意程度。
5. 评测平台
选择合适的评测平台，如Kaggle、GLUE、ImageNet等，提交模型进行评估，利用评测结果优化模型。
7. 监控与报告
在模型部署后，持续监控其表现，特别是对幻觉现象的控制能力，并定期生成性能报告。可使用监控工具和日志分析，定期生成报告以评估模型的实际运行情况，并根据报告进行调整和优化。
通过详细的模型评测，可以确保我们的AI模型不仅在实验环境中表现优异，也能够在实际应用中提供高质量的服务，满足用户的需求和期望。这些评测指标将为模型的持续改进提供重要的数据支持，确保其始终保持高效、可靠和用户友好的状态。
场景应用
在金融行业，精准、全面的企业数据分析和风险评估对于投资决策、风控管理和经济预测至关重要。通过融合治理和解析泛金融数据，我们可以打通封闭的金融市场与经济产业链数据，为金融机构及产业链用户提供可靠的决策支持。以下是具体的应用场景：
数据来源与融合
1. 企业客户互联网公开数据
• 工商信息：包括企业名称、注册资金、区域、行业、地址等基础信息。
• 股权信息：企业股东及股权变更历史。
• 高管信息：企业高管及其变更记录。
• 对外投资：企业对外投资及高管外部任职信息。
• 金融信息：企业的评级信息和发债信息。
• 涉诉信息：通过AI对接大数据获取企业涉诉记录。
• 税务信息：企业税务记录。
• 监管处罚：企业的监管处罚记录。
2. 第三方数据源返回结果数据
企业深度信息：照面信息、股东信息、高管信息、法人对外投资信息、法人其他任职信息、企业对外投资信息、变更信息、分支机构信息、股权出质历史信息、动产抵押物信息、动产抵押信息、失信被执行人信息、被执行人信息、股权冻结历史信息、清算信息、行政处罚历史信息等
企业多维智能评分查询-经营能力：盈利能力、偿付能力、营运能力、成长潜力、市场地位
企业多维智能评分查询-关联风险：营商环境压力、关联企业风险
企业多维智能评分查询-风险预测：生存能力
3. 传统机器学习模型的评分结果
• 精准模型解决幻觉问题：利用传统机器学习模型对数据进行评分，并通过精细模型解决大模型可能出现的幻觉问题，提高风险评估的准确性。
模型构建与应用
1. 综合评分模型
• 数据整合：整合互联网公开数据、第三方数据源返回结果数据和机器学习模型的评分结果。
• 模型训练：利用融合治理技术和传统机器学习模型，生成多维度的风险评估模型。
2. 信用评级风险判断辅助报告
• 报告内容：包含企业基本信息、风险评估结果、详细评分说明和风险提示。
• 可视化展示：通过图表和数据可视化工具，展示企业多维度画像和风险评分结果。
3. 实时监控与动态更新
• 数据监控：实时监控企业风险状况和评分变化，动态更新数据和模型，确保报告的准确性和时效性。
• 反馈机制：根据最新数据不断优化和改进模型，提升风险评估的精度和可靠性。
具体应用
• 投研资管决策：利用企业的工商信息、高管信息、对外投资等数据，结合行业价值指数和企业风险指数模型，为投资机构提供全面的投资风险评估，挖掘优质投资标的。
• 风控监管决策：通过整合企业的涉诉信息、税务信息、监管处罚记录等，生成企业风险评估报告，帮助金融机构在贷款审批、授信管理等方面做出更精准的决策。
• 产业经济决策：分析企业在产业链中的地位和风险，结合第三方数据源返回的关联企业信息，提供产业经济的全面评估，支持政策制定和产业规划。
现阶段AI技术正在迅速发展，尤其是在垂直领域中，小模型的应用展现了巨大的潜力。通过专业知识注入、定制化训练、指令微调和对齐微调，我们可以显著提升小模型在垂直领域的表现。随着技术的不断进步和应用的深入，从经验观察到AI驱动的科研方法，从经济和社会的数字化转型，再到技术平台的创新演进，AI正在根本改变世界的秩序。就好比首批使用计算器和互联网的人打破了数字鸿沟，AI技术的普及将进一步推动这一变革，使更多人能够参与和受益，减少技术带来的不平等。