도소만 허동량: 큰 모형의 다음 단계의 경쟁은 업계 큰 모형의 경쟁이다
明绍宗朱聿键鼻
发表于 2023-10-18 10:54:01
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10월 17일 오후, 바이두세계 · 금융대모형 전연발전포럼이 북경에서 소집되였다. 중국공정원 원사 오하전은 도소만, 포발은행, 평안은행, 광대은행, 태강보험 등 10여명의 금융업종 고위층관리들과 함께 대모형이 어떻게 금융업종을 락지하여 응용할것인가를 토론했다.
"통용모형은 금융역임무를 감당하기 어렵다. 금융대모형은 대모형이 금융업계에 착지하는 반드시 거쳐야 할 길이다."도소만 CTO 허동량은 회의에서 다음과 같이 표시했다.그는 유니버설 대형 모델의 경쟁 구도가 이미 정해졌다고 생각한다."대형 모델의 다음 단계의 경쟁은 업계 대형 모델의 경쟁이다."
"큰 모델이 지금까지 발전하면서 우리는 모두가 서로 다른 접근 사고를 가지고 있는 것을 보았다. 예를 들어 모델의 계층 구조에서 통용 큰 모델, 업계 큰 모델, 기업 큰 모델, 임무 큰 모델 등이 있다. 기술 노선에서 오픈 소스 큰 모델과 폐쇄 소스 큰 모델 등이 있다."그는 금융 기관이 큰 모델을 응용하는 경로는 업계 큰 모델을 바탕으로 자신의 기업 큰 모델과 임무 큰 모델을 구축하는 것을 선호한다고 제안했다."자신이 처음부터 하나의 업종의 큰 모형을 훈련하는것은 경제적이지도 필요하지도 않다."
허동량은"도소만 금융 대모델은 회사 업무 장면에서 침전된 대량의 금융 데이터 훈련을 거쳐 수백만 노드의 지식 도감을 통해 대모델의 사리 논리 능력을 증강시켰고, 통용 데이터와 금융 데이터의 배합 비율을 균형시켜 통용 대모델의 망각 문제를 해결하였으며, 금융 지식에 대한 이해가 더욱 전문적이고 정확하며 통제성, 안전성이 더욱 높아졌다"고 말했다.
올해 5월, 도소만은 국내 첫 금융업종의 큰 모형을 개원했으며 이미 100개 금융기구가 시험사용을 신청했다.9월에 C-Eval, CMMLU는 대언어 모델 평가 기준의 성적을 발표했는데, 도소만 금융 대모델은 양대 권위 차트의 모든 오픈 소스 모델 중 1위를 차지했으며, 국내 최초로 양대 권위 차트에서 동시에 1위를 차지한 금융 대모델이기도 하다.
대형 모델 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 모델 기반 응용도 빠르게 반복되고 있다.허동량은 다음과 같이 인정했다. 대형모형에 기초한 응용과 기업업무장면의 결합이 갈수록 긴밀해지고있다. 최초의 순원생응용 례하면 ChatGPT, 문심일언으로부터"응용 + AIGC"에 이르기까지 례를 들면 Office 365 Copilot에 이르기까지 미래의 응용추세는 AI의 원생재창조: 업무장면을 깊이있게 융합하고 업무과정을 재구성한다.
그는 To B 장면에서 큰 모델이 상업적 가치를 창출하려면 반드시 업무 장면을 깊이 심어 서비스 프로세스와 사용자 경험을 재구성해야 한다고 생각한다."장면 데이터를 주입해야만 금융 대형 모델의 임무 능력을 불러일으킬 수 있다."신용대출 업계의 스마트 마케팅 어시스턴트를 예로 들면, 장면 데이터 훈련을 거치지 않은 스마트 마케팅 어시스턴트가 고객과"한도가 있는데 왜 사용하지 않았는가"를 소통할 때, 만약 고객이"한도가 너무 적다"고 말한다면, 마케팅 어시스턴트는 진일보한 해결 방안을 제시할 수 없다;천만 시간의 금융 대화 데이터로 훈련된 스마트 마케팅 어시스턴트는 고객에게 자산 상황을 증명할 다른 자료가 있는지 더 물어볼 수 있다.
"큰 모델에 기반한 마케팅 어시스턴트는 고객에게 가치 있는 해결 방안을 제공하고, 고객의 문제 해결을 도울 수 있으며, 기업이 업무 전환율을 향상시킬 수 있도록 도와야만,'모델-업무'데이터 플라이휠을 형성하고, 끊임없이 반복해서 모델 효과를 향상시킬 수 있다"고 허동량 사장은 말했다.
"큰 모형은 금융기관에 기술'커브길 추월'의 창구기를 가져오고 있다. 금융업계도 큰 모형의 산업급 응용이 정착되는 전략적 기회기를 맞이할 것이다."허동량은"그러나 어느 금융기관이나 과학기술회사만으로는 큰 모형의 산업급 응용을 실현하기 어렵다. 큰 모형의 가치 창조는 전 업종이 공동으로 참여해야 한다"고 예언했다.
현재 도소만은 바이두 클라우드와 문심일언에 기반한 금융업계 솔루션을 함께 구축하고 있다."우리는 문심일언의 기초 위에 우리의 금융 데이터와 장면 데이터를 더하여 모델과 업무 장면의 적합성을 실현하여 큰 모델이 갓 졸업한'본기 학생'에서 기업의'우수 직원'으로 성장하기를 희망한다."
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