大语言模型在金融端的应用原理、挑战及落地路径研究

新质生产力的核心是技术创新与应用,人工智能是铸造新质生产力最有效的手段,随着人工智能技术的快速进步,大语言模型在金融行业的应用引起了广泛的关注。这些模型在处理金融文本、预测市场趋势、管理风险、执行算法交易以及改善客户服务等方面展现了显著的潜力,助力新质生产力发展。尽管如此,要将这些先进技术融入金融领域,同时确保数据隐私、模型的解释性和准确性仍然存在诸多挑战。文章深入探讨了大语言模型在金融领域应用的核心原理、面临的主要挑战、最具潜力的应用场景、有效的效果评估方法、关键的落地实施因素、解决可解释性问题的策略、维护数据隐私和安全的重要性,以及预期的未来发展趋势和可能带来的行业变革。通过全面的分析,为金融机构利用大语言模型提供指导,同时为未来的研究方向提出建议。

铂族元素系列地球化学标准物质研制

在GPt-1～7标准物质的基础上，新近研制了3个铂族元素地球化学标准物质，包括1个ng／g级的样品（GPt-8）和2个μg/g级的铂矿石（GPt-9、GPt-10），由7～9个实验室采用锍镍试金-碲共沉淀-等离子体质谱为主的多种分析方法定值，并将超痕量GPt-1、GPt-2标准物质中的Os、Ru、Ir、Rh数据做了补充测定，提高了定值程度，使GPt-1～GPt-10成为从n×10^-11～n×10^-6均有可靠量值的铂族元素地球化学标准物质的完整系列。

通用大模型演进路线

随着人工智能技术的飞速发展,通用大模型(GLMs)已经成为人工智能领域的重要研究方向。通用大模型拥有超大规模参数,通过大规模数据进行训练,具备强大的学习和推理能力。这些模型在自然语言处理、图像识别、代码生成等多种任务中展现出卓越的能力。回顾了通用大模型的发展历程,梳理关键技术节点,从早期基于规则的系统和传统机器学习模型,到深度学习的崛起,再到Transformer架构,以及GPT系列及国内外通用大模型的进展。尽管GLMs在多个领域取得了显著进展,但其发展也面临诸多挑战,包括计算资源需求、数据偏见与伦理问题及模型的解释性与透明性。分析了这些挑战,并探讨了GLMs未来发展的5个关键方向:模型优化、多模态学习、具情感大模型、数据与知识双驱动以及伦理与社会影响。通过这些策略,通用大模型有望在未来实现更广泛和深入的应用,推动人工智能技术的持续进步。