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金融大模型: 技术拆解、实践挑战与行业应用新篇章
研发学院 金融大模型 开课时间:2024-10-31
Richard

  曾任百度资深算法专家,先后负责百度商业知识图谱、凤巢广告转化率算法等工作,多年搜索、大数据工作经验,专注自然语言处理与人工智能方向;

 现任腾讯系某子公司AIGC负责人,负责大模型、多模态、产研落地与知识管理与评估等多个团队工作,带领团队发布并落地内容行业垂类模型,并通过网信办备案;

  在多模态内容理解、角色对话、视频生成等多个方向有实际场景落地,有大量一线实操经验,搭建千卡规模集群,AIGC业务单日服务用户超百万,并走通商业化模式;

  曾获CCKS中文知识图谱大赛第一名,就职期间申请并有权的国家发明专利15+;中国计算机学会(CCF)上海自然语言处理专委(TF)委员; CCF-BDCI-2023第十一届大数据与计算智能大赛特等奖;


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课程内容

课程大纲:

1.     从通用大模型到金融大模型

a.     通用大模型的发展与基础能力

b.     垂类模型的特点与能力增量

c.     现有金融垂类大模型梳理介绍

2.     金融大模型场景实践与展望

a.     重塑服务:从降本增效到价值创造(服务优化)

i.      咨询问答类:财务顾问、售前客服、知识问答

ii.     摘要总结类:投顾信号、政策分析、财报观点

iii.   复杂分析类:逻辑推理、金融计算、财富顾问

b.     重塑办公:知识助手、分析增强与工作伴侣(决策辅助)

i.      任务执行类:信贷审批、策略触发、买卖服务

ii.     内容生成类:行情解读、模板填充、研报撰写

c.     重塑风控:把对话纳入,全风控感知与流程管理

i.      金融安全类:法律建议、风险提示、合规评价

3.     如何让模型更聪明?

a.     让模型更专业:RAG框架(以Kimi为例)

b.     发挥模型能力上限:Agent机制

c.     AIGC未来展望

 


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