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“當(dāng)技術(shù)、模型、數(shù)據(jù)、應(yīng)用快速形成閉環(huán)，將產(chǎn)生真正的業(yè)務(wù)價值，AI（人工智能）進入了從能力涌現(xiàn)走向價值涌現(xiàn)的新階段?！焙闵娮痈呒壐笨偛?、恒生聚源董事長王鋒在近日舉行的“大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用與展望”研討會上指出，AI將進入發(fā)展新階段。

【資料圖】

據(jù)悉，當(dāng)模型突破某個規(guī)模時，性能顯著提升，表現(xiàn)出讓人驚艷、意想不到的能力。比如語言理解能力、生成能力、邏輯推理能力等，這就是“涌現(xiàn)”。2022年11月以來，隨著OpenAI發(fā)布ChatGPT，全球迎來AI大模型熱潮。到今年3月BloombergGPT的推出，在國內(nèi)引起對金融垂直領(lǐng)域大模型應(yīng)用的關(guān)注。

王鋒表示，“傳統(tǒng)的AI模型，參數(shù)量少，通過大量的數(shù)據(jù)標(biāo)注、大規(guī)模的模板配置來實現(xiàn)。換一個場景就要再重新來過一遍，泛化性不足，被詬病為有多少人工，才有多少智能。而大模型基于GPT——生成式預(yù)訓(xùn)練tranformer技術(shù)路線，通過預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、獎勵模型、強化學(xué)習(xí)四個主要步驟和千億級別參數(shù)規(guī)模，做到了令人驚艷的效果，也就是我們所說的能力涌現(xiàn)。另外，與以往AI技術(shù)和應(yīng)用兩條腿走路不同，這一輪是技術(shù)與應(yīng)用并駕齊驅(qū)而來：ChatGPT、office全家桶、Midjourney等現(xiàn)象級應(yīng)用的出現(xiàn)，告訴我們AI現(xiàn)在正迎來iPhone時刻?！?/p>

據(jù)恒生研究院院長、首席科學(xué)家白碩介紹，基于Transformer架構(gòu)，大模型目前分為兩條技術(shù)路線，其中GPT的單向預(yù)測模型可以理解為“接龍”，而另一條路線類似于“填空”，前者通過一條示意可以容納包括知識、推理、引導(dǎo)、詳細說明，甚至代碼的預(yù)測，后者需要兩邊文本的信息指示。

“GPT對AI行業(yè)的沖擊非常大?！卑状T告訴記者，在此之前，機構(gòu)部署的AI系統(tǒng)都是“煙囪式”的單個系統(tǒng)，“諸多小模型的訓(xùn)練使堂堂分析師淪為數(shù)據(jù)標(biāo)注員，而模型的可用性也難以得到保障”。

富國基金信息技術(shù)部總經(jīng)理李強提到，在基金行業(yè)的AI應(yīng)用中，自然語言處理、文檔解析、智能客服、發(fā)票識別、表單提取等小模型應(yīng)用都已相對成熟，但“煙囪式”發(fā)展問題非常嚴重。

“小模型和大模型也存在經(jīng)濟學(xué)中的‘不可能三角’。”申萬宏源證券研究所所長助理劉洋提到，小模型強調(diào)了精準(zhǔn)度、利潤率，但弱化了智能化程度，大模型恰恰相反，通過成本的堆疊，實現(xiàn)了模型的智能化與高效能。

“當(dāng)高質(zhì)量語料庫訓(xùn)練到百億級參數(shù)時，大模型的語言能力就會涌現(xiàn)，在意圖理解、文本語言生成等方面的能力將隨著參數(shù)的增加達到頂峰?！卑状T指出，盡管大模型的語言能力已經(jīng)很強，但是在垂直專業(yè)能力方面還有所欠缺，當(dāng)前普遍適用的解法是，以大模型中控為核心，結(jié)合應(yīng)用、插件等共同構(gòu)建成AI能力中心，將大模型中控成為鏈接大模型與應(yīng)用的“橋梁”。

“大模型的涌現(xiàn)能力，讓基于大量計算的‘暴力求解’成為現(xiàn)實?！眲⒀蟊硎荆谒懔?、算法、數(shù)據(jù)“三駕馬車”的推動下，工程化能力變得尤為重要，特別是在券商、基金這樣的垂類大模型應(yīng)用場景下，率先為客戶提供服務(wù)的廠商將搶占先機。從應(yīng)用端，李強認為，目前各類大模型“百花齊放”，但應(yīng)用落地還需要真正的工程化能力。

“我們要解決的一個核心問題是，讓大模型有效應(yīng)用于投資業(yè)務(wù)服務(wù)之中，對于機構(gòu)客戶能帶來投資收益，對于我們內(nèi)部的中臺與后臺，可以帶來有效工作效率提升?！敝行抛C券首席數(shù)據(jù)科技分析師張若海指出，在投研領(lǐng)域，大模型可以助力人均價值的提升，例如在量化領(lǐng)域，對政策文本數(shù)據(jù)的情緒提煉、中觀景氣研究的指標(biāo)投資有效性識別，在投資覆蓋寬度與數(shù)據(jù)處理精度大幅提升的同時，人力規(guī)模并沒有顯著等比例增加。在高頻場景下，可以實現(xiàn)大規(guī)模的定量數(shù)據(jù)跟蹤與觀點提煉，解構(gòu)成交易信號，從而幫助到機構(gòu)投資者更加便利地獲得大模型的賦能。

李強指出，未來三年內(nèi)代碼生成的效率提升將在30%-50%之間。白碩則提到，從技術(shù)發(fā)展的角度，三年內(nèi)大模型的語言能力將全部上一個臺階，而在金融領(lǐng)域的提質(zhì)增效目前主要集中于IT研發(fā)與數(shù)據(jù)分析方面。通過AI可以實現(xiàn)低代碼甚至“零代碼”，可以提升2-3倍工效，滿足七成以上的數(shù)據(jù)偶發(fā)性即時需求，提升8-10倍的建模功效。

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