要点总结 #
随着人工智能技术的快速发展，深度学习模型逐渐演变为“大算力、大数据、大模型”的形态。传统深度学习模型在金融行业中面临标注数据缺失、通用性不足等问题，导致研发效率低下。为了解决这些问题，学术界和产业界提出了大模型技术，尤其是生成式大模型的兴起，标志着人工智能进入了“炼大模型”的新阶段。大模型具有标注数据需求少、建模速度快、通用性强等优势，推动了AI技术的规模化应用。
本文详细分析了大模型技术的发展历程、应用场景及其在金融领域的潜在价值。大模型通过预训练和微调的方式，能够在多个任务中表现出色，尤其是在金融客服、信贷审核、文案创作等场景中展现出强大的应用潜力。生成式AI的崛起进一步推动了金融行业的智能化转型，未来大模型将在多模态领域继续发展，逐步接近通用人工智能的水平。
关键要点 #
论文重要性 #
大模型技术的崛起标志着人工智能从“劳动密集型”向“智力密集型”转变，尤其是在金融行业，大模型的应用能够显著提升效率、降低成本。生成式AI的兴起为金融行业带来了新的智能化工具，推动了人机协同模式的创新。随着多模态大模型的发展，未来金融行业将迎来更多智能化应用场景，进一步推动行业的数字化转型。
图表分析 #
大模型统一下游任务 #
🔼 该图展示了大模型如何通过处理多种模态的数据（包括文本、图片、语音和视频等）来实现各种下游任务，如智能问答、阅读理解、智能写作和自动驾驶等。图的左侧呈现了不同类型的数据输入，这些数据被送入一个中心的大模型进行处理。这个大模型可以理解为深度学习模型，通过大规模的训练，掌握了从不同类型数据中提取特征和规律的能力。图的右侧展示了经过大模型处理后，可以实现的各种下游任务，这些任务涵盖了多种应用场景。这种统一的处理方式凸显了大模型在人工智能领域的强大通用性和多功能性。这种方法论的优点在于，不再需要为每个具体的任务单独训练模型，而是可以通过一个预训练的大模型来实现多个不同的任务。这种方式不仅提高了效率，还降低了模型训练的成本。大模型的这种特性也反映了当前人工智能发展的趋势，即从“大炼模型”逐步迈向“炼大模型”的阶段。总而言之，该图形象地展示了大模型如何利用多模态数据输入实现多任务输出，是理解大模型技术及其应用的关键图示。
更多图表分析
大模型发展时间轴 #
🔼 该图表以时间轴的形式展示了自2017年以来人工智能大模型的发展历程。2017年，谷歌提出的Transformer模型标志着AI大模型时代的开启，它通过自监督机制取代了传统的RNN网络结构，实现了并行计算。2018年，谷歌推出了基于Transformer的判别式语言模型BERT，该模型在上下文理解和记忆能力方面表现出色。随后，OpenAI在2019年推出了GPT-2，该模型基于GPT结构改良，提升了阅读理解和机器翻译等能力。2020年，OpenAI推出了拥有1750亿参数的GPT-3，其模型能力取得了质的飞跃，具备作诗、聊天、代码补全等多种能力。2021年，OpenAI发布了CLIP模型，用于匹配图像和文本，华为云联合北大发布了拥有2000亿参数的盘古大模型。2022年，OpenAI发布了DALL·E 2图像生成大模型和基于GPT-3.5训练的ChatGPT对话模型，其中ChatGPT因其接近人类回答的效果而引起广泛关注。最后，在2023年，百度推出了文心一言语言大模型，OpenAI推出了多模态大模型GPT-4，其功能和性能较GPT-3.5有一定提升。这个时间轴清晰地展示了大模型技术在短短几年内取得的显著进展，从早期的判别式模型到后来的生成式模型，以及从纯文本模型到多模态模型的演变过程，也揭示了未来人工智能发展的方向和趋势。图表的视觉元素清晰易懂，时间轴的结构使得模型的演进脉络一目了然，重要模型和技术节点都得到了明确的标注，有助于读者理解大模型发展的关键里程碑。
大模型发展阶段 #
🔼 该图表以时间轴的形式展示了大模型技术的发展历程，清晰地划分了从2018年至2022年及以后的关键阶段。每个阶段都以不同颜色的色块和标志性的大模型命名进行标识，视觉上直观易懂。首先，2018-2019年是GPT-1阶段，主要关注意图理解和句子补全等任务，模型参数为3亿级。随后，2019-2020年进入GPT-2阶段，模型参数提升至20亿级，开始具备简单的生成能力，生成式模型处于上升期。接着，2020-2022年是GPT-3阶段，模型参数达到千亿级，展现出强大的生成能力，例如文本续写和写作，同时计算机视觉等大模型也开始涌现。最后，图表强调了ChatGPT和GPT-4的出现，它们在GPT-3.5的基础上通过人类反馈强化学习（RLHF）进行了优化，使得模型整体效果达到新高度，并进一步向多模态大模型演化，理解和推理能力得到显著提升。整体而言，该图表不仅总结了大模型技术的发展时间线，还突出了不同阶段模型能力的演变，以及关键技术突破点，为读者理解大模型发展脉络提供了重要参考。图表使用简洁的文字描述和形象化的图标，使得复杂的技术演进过程清晰可见，易于理解和记忆。
模型训练新范式 #
🔼 本图展示了人工智能模型训练的新范式，对比了传统的分析式 AI 和新兴的生成式 AI 在数据学习和应用上的差异。分析式 AI 侧重于对现有数据进行学习，以发现其中的模式和规律，并利用这些规律进行预测，其应用包括智能推荐、阅读理解、人脸识别和文字识别等。这些应用主要是基于对输入数据的理解、分类、决策等分析推理。例如，智能推荐通过挖掘用户和物品的关联关系进行个性化推荐；阅读理解则根据输入文本进行分类和要素提取；人脸识别根据输入人脸信息进行身份判别；文字识别则是将图片中的文字信息转化为文本。
与此相对，生成式 AI 不仅学习数据的分布，还学习数据产生的模式，从而实现新样本内容的创造。生成式 AI 的应用包括文字创作、图像生成和代码生成等。例如，文字创作根据提示文本生成完整的文案；图像生成根据关键信息生成风格多样的图片，如博客配图和海报图片；代码生成则根据上下文生成完整的代码。生成式 AI 的出现，使得人工智能从分析现有数据发展到创造新的内容，进一步扩展了人工智能的应用领域。
这张图清晰地展示了人工智能从以分析为核心到以生成为核心的演变，体现了深度学习和大型预训练模型在推动人工智能发展中的关键作用，预示着人工智能在未来将会在内容创作方面发挥越来越重要的作用。
大模型统一下游任务 #
🔼 该图展示了大模型在各种下游任务中的应用方式。图中用一个大的矩形表示大模型，它作为核心模块，通过微调或直接应用的方式来解决不同的下游任务。左侧的三个小矩形分别代表不同的下游任务，如文本分类、机器翻译、问答系统，它们都指向同一个大模型。这个图形象地说明了大模型的核心优势：通过预训练获得通用能力后，可以通过少量的微调或不经微调即可应用在各种不同的任务上，体现了其强大的泛化能力。这种方式大大减少了为特定任务单独训练模型的需要，降低了AI应用的门槛和成本。图中箭头表示数据或信息流动的方向，强调了大模型作为中心枢纽，连接不同任务，共享模型参数和知识。大模型的这种“一模多用”的特性是它区别于传统小模型的关键所在，也是推动人工智能技术规模化应用的重要因素。这种模式不仅降低了研发成本，还加快了AI技术的迭代速度，使得AI技术能够更广泛地应用于各个领域，例如金融、医疗、教育等。总而言之，此图简洁清晰地概括了大模型在多任务场景下的核心价值和应用模式，有助于读者快速理解大模型的优势所在。
大模型统一下游任务 #
🔼 该图表简洁地展示了大模型在多个下游任务中的应用方式。图中核心概念为“大模型”，它被置于中心位置，周围环绕着多个指向它的箭头，这些箭头分别代表不同的下游任务，包括文本生成、文本分类、信息抽取、机器翻译、问答系统、图像生成、图像分类以及语音识别。这种布局清晰地表明大模型作为核心技术，可以被应用于各种不同的任务，体现了其强大的通用性。每个下游任务都用简洁的文字描述，例如，“文本分类”和“机器翻译”等，易于理解。图表整体使用了蓝色作为主色调，配合白色背景，使得信息传递清晰且视觉效果良好。 该图突出了大模型的关键优势在于能够通过微调或不微调的方式，在多个任务中实现高性能。这一特点打破了传统机器学习方法需要为每个任务单独训练模型的局限，大大提升了模型开发的效率并降低了成本。图中展示的下游任务涵盖了自然语言处理、计算机视觉等多个领域，进一步强调了大模型的广泛适用性。 此外，图表的简洁性也体现了大模型技术的一个重要特点：即通过一个统一的模型架构来解决多种问题，从而避免了针对不同任务开发不同模型所带来的复杂性和资源消耗。这不仅简化了模型开发的流程，也为人工智能技术的规模化应用提供了可能。 总体而言，该图表有效地传达了大模型的通用性和广泛适用性，强调了其在解决多样化任务方面的巨大潜力。同时，它也预示着未来人工智能技术发展的一个重要趋势，即利用大型预训练模型来解决各种不同的实际问题。
各大公司代表性模型 #
🔼 表1展示了各大公司在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)和多模态领域具有代表性的大模型及其应用场景。在NLP领域，微软的ChatGPT被整合进Bing搜索引擎、Office全家桶等产品，成熟度高。谷歌的Bard在搜索应用中稍弱。百度推出了文心一言，对标上一代GPT-3，并在智能对话、创作等场景应用。华为的盘古系列应用于意图理解、摘要生成等，成熟度较高。阿里巴巴的AliceMind则侧重于文案生成和商品广告词生成。在计算机视觉领域，谷歌的ViT-22B用于商品检测、图像审核等，成熟度高。百度的UFO应用于数字安防、工业视觉等。华为的盘古视觉大模型则服务于缺陷检测、自动驾驶。在多模态领域，微软的DALL·E 2应用于艺术创作。谷歌的PaLI应用于跨模态搜索。百度的ERNIE-ViLG 2.0应用于营销海报背景图生成。阿里巴巴的M6多模态模型则用于跨模态搜索和图片设计。中科院空天院的遥感大模型则专注于遥感影像目标检测。该表格清晰对比了不同公司在大模型不同领域的布局和应用，展现了大模型技术的多样性和广泛应用前景。其中，ChatGPT的出现标志着生成式AI的崛起，其强大的通用能力和易用性推动了人工智能技术向更广泛的领域渗透。表格中各公司的模型参数和应用场景的对比，体现了大模型在不同任务上的表现和潜力。
大模型统一下游任务 #
🔼 该图展示了大模型在处理各种下游任务时所体现的统一性。传统的小模型针对特定任务进行训练，导致其通用性较差，需要为不同任务单独开发和部署模型，效率低下。而大模型通过大规模预训练，学习到了通用的知识表示，可以在各种下游任务中进行微调或直接应用，无需针对每个任务进行定制化训练。图中体现了不同类型的下游任务，例如文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等等，这些任务都可以在同一个大模型的框架下得到解决，体现了大模型强大的泛化能力和高效性。这种统一性不仅降低了开发成本，缩短了开发周期，也使得人工智能技术能够更加广泛地应用到不同的领域。值得注意的是，大模型在处理不同任务时，可以通过微调或者提示学习等方法，根据任务特点进行优化，从而在特定任务上取得更好的效果。本图通过简洁的视觉表达，清晰地传达了大模型在多任务处理方面的优势，强调了其在人工智能发展中的重要地位。
大模型统一下游任务 #
🔼 图1展示了大模型在处理各种下游任务时的统一性。它表明，通过预训练的大模型，在经过微调或不经过微调的情况下，可以完成多个应用场景的任务。这种统一性是预训练技术的核心思想的体现，即先在大规模无标注数据上训练模型，使其学习到通用的特征和规则，然后在特定任务上进行微调，从而适应不同的应用场景。该图体现了大模型在人工智能发展中的重要作用，它解决了传统机器学习、深度学习需要针对单独任务进行定制化训练的问题，大大提高了模型训练的效率和泛化能力。同时，迁移学习是预训练技术的主要思想，当目标场景的数据不足时，先在数据量庞大的公开数据集上训练基于深度神经网络的 AI 模型，之后将其迁移到目标场景中，通过目标场景中的小数据集进行微调，使模型达到需要的性能。在这一过程中，这种在公开数据集训练过的深层网络模型，即为预训练模型。使用预训练模型很大程度上降低了下游任务模型对标注数据数量的要求，从而可以很好地处理一些难以获得大量标注数据的新场景。发展大模型正是人工智能发展的趋势和未来。
深度解读 #
大模型演进 #
大模型技术的演进标志着人工智能从小模型时代迈向了大模型时代。传统的小模型虽然在特定任务上表现出色，但其通用性差，且需要大量标注数据和专业人员进行训练，导致研发成本高、效率低。2017年，Transformer的提出彻底改变了这一局面，大模型通过大规模预训练和微调，展现出强大的通用能力。随着模型参数从亿级跃升至千亿级甚至万亿级，大模型在理解、推理和学习等能力上实现了阶跃式提升。这种演进不仅解决了传统模型在场景切换时的重新训练问题，还显著降低了模型对标注数据的依赖，推动了人工智能技术的规模化应用。未来，大模型将继续朝着多模态和通用人工智能方向发展，进一步拓展其应用场景和影响力。
金融应用前景 #
大模型在金融领域的应用前景广阔，尤其是在智能客服、信贷全流程和内容生成等方面。通过大模型的意图识别和文本生成能力，金融机构可以显著提升客户服务的效率和质量。例如，在电话客服中，大模型能够实时分析客户需求，生成会话摘要，减少客户重复描述，提升人机协同效率。在信贷业务中，大模型可以辅助贷款审批、贷后监测等环节，通过自然语言处理（NLP）技术快速抽取关键信息，大幅降低人工审核的工作量。此外，大模型的生成式能力还可以用于营销文案、海报设计等内容创作，提升金融机构的营销效率和用户黏性。随着大模型技术的不断成熟，金融行业将迎来新一轮的智能化升级，推动业务模式的创新和效率的提升。
生成式AI趋势 #
生成式AI作为大模型的重要分支，经历了从起步期到规模应用期的快速发展。早期的生成式模型受限于算法和算力，表现并不理想。然而，随着Transformer架构的提出和GPT-3等大模型的问世，生成式AI在文本生成、图像生成和视频生成等领域取得了突破性进展。特别是ChatGPT的出现，标志着生成式AI进入了商业化应用的新阶段。生成式AI不仅能够生成高质量的内容，还可以通过多模态技术处理图像、音频等多种信息，进一步拓展其应用场景。未来，生成式AI将在内容创作、智能交互等领域发挥更大的作用，推动数字经济的创新发展。
大模型技术挑战 #
尽管大模型在多个领域展现出巨大潜力，但其发展仍面临诸多技术挑战。首先，大模型的训练需要海量算力和数据，单次训练的成本高达数百万美元，普通企业难以负担。其次，大模型的并行训练和推理压缩技术仍需进一步优化，以提高GPU利用率和降低推理成本。此外，大模型的多模态训练也面临数据获取和模型设计的复杂性，如何有效融合多种模态信息仍是一个难题。最后，大模型在领域应用中的微调和提示学习技术也需要不断改进，以适应不同场景的需求。未来，随着技术的不断进步，这些挑战将逐步得到解决，推动大模型技术的广泛应用。
未来研究方向 #
大模型的未来研究方向主要集中在多模态融合、通用人工智能和提示学习等方面。随着GPT-4等多模态模型的推出，大模型将能够处理更加复杂的任务，进一步接近通用智能的水平。提示学习作为一种新兴的技术，能够使大模型在零样本和少样本任务中表现出色，未来有望成为大模型应用的主流方式。此外，大模型在金融、医疗等垂直领域的应用也将成为研究热点，如何通过微调和领域适配技术，使大模型更好地服务于特定行业，将是未来研究的重点。随着大模型技术的不断演进，人工智能将逐步从劳动密集型转向智力密集型，推动各行各业的智能化转型。
完整论文 #
