专业报告，2024大模型技术及其在金融行业的应用探索报告！

《2024大模型技术及其在金融行业的应用探索报告》主要探讨了大模型技术的发展及其在金融领域的应用，具体内容如下：

1. 大模型技术概述

- 技术发展历程：大模型技术发展迅速，从2006年Geoffrey Hinton提出逐层无监督预训练方式，到2017年Google提出Transformer架构，引领NLP进入新纪元，再到2022年ChatGPT发布引发广泛关注，技术不断突破，模型规模和能力持续提升。

- 模型特点与能力：大模型参数众多，具备强大的泛化、多模态、迁移学习能力，在自然语言处理方面表现出色，如具备常识、推理、理解、生成等能力，为产业应用奠定基础。

2. 大模型产业发展

- 政策支持：国家和地方出台多项政策支持大模型技术发展，如《新一代人工智能发展规划》等，为产业发展提供政策保障。

- 市场需求：企业对生成式AI需求强劲，中国在生成式人工智能的应用率领先。大模型带动AI产业蓬勃发展，应用场景广泛，涵盖安防、金融、政务等多个领域。

3. 大模型应用体系建设

- 构建方法：包括提示词工程（思维链）、检索增强、Agent代理、有监督微调、预训练等，可构建不同层级的大模型应用。

- 应用体系架构：以星环科技为例，其应用体系包括原生AI应用、大模型管理与运营组件、知识构建与管理、知识存储、大模型等，各部分协同工作。

4. 金融行业应用探索

- 应用场景与案例：大模型在金融行业的应用广泛，如智能投研、智能营销、智能风控、智能客服等，可辅助撰写研报、回答投研问题、生成合规文件、分析数据、生成尽调报告等，提高工作效率和质量。

- 成功要素：包括专有大模型能力、完整的大模型工具链、专业团队、GPU算力池化纳管等，有助于推动大模型在金融行业的成功应用。

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