2023年金融AP通信の第6回年次投資会議で、Tencent Cloud Financial Cloudの副ゼネラルマネジャーであるJia Fei氏は、金融業界が大規模なモデルをレイアウトしたいのであれば、レイヤーごとに反復的に推進する必要があると提案しました。 まず、汎用モデルの一般的な機能を最大限に活用し、次にプロフェッショナル データの利点を十分に活用して金融業界の大規模モデルの専門的能力をトレーニングし、最後にさまざまなシナリオに戻ってエンタープライズ大規模モデルをトレーニングし、アプリケーションのビジネス イノベーションを推進する必要があります。 一般に、一般的なモデルは、業界でより大きな能力と強みを持つ企業によって構築され、大規模モデルの一般的な機能は継続的に改善されます。 対照的に、インダストリ モデルに数百億のパラメータがある限り、コンピューティング能力の要件は前者ほど高くないため、(一部の有能な)金融機関や市場主催者は、インダストリ モデルのトレーニングと成長に着手できます。 これに基づいて、企業は大規模なエンタープライズモデルをレイアウトし、詳細なビジネスシーンのイノベーションを行うことができます。
Tencent Cloud Financial Cloud、Jia Fei氏:金融業界が大規模なモデルをレイアウトしたい場合、レイヤーごとに前進し、反復する必要があります
2023年金融AP通信の第6回年次投資会議で、Tencent Cloud Financial Cloudの副ゼネラルマネジャーであるJia Fei氏は、金融業界が大規模なモデルをレイアウトしたいのであれば、レイヤーごとに反復的に推進する必要があると提案しました。 まず、汎用モデルの一般的な機能を最大限に活用し、次にプロフェッショナル データの利点を十分に活用して金融業界の大規模モデルの専門的能力をトレーニングし、最後にさまざまなシナリオに戻ってエンタープライズ大規模モデルをトレーニングし、アプリケーションのビジネス イノベーションを推進する必要があります。 一般に、一般的なモデルは、業界でより大きな能力と強みを持つ企業によって構築され、大規模モデルの一般的な機能は継続的に改善されます。 対照的に、インダストリ モデルに数百億のパラメータがある限り、コンピューティング能力の要件は前者ほど高くないため、(一部の有能な)金融機関や市場主催者は、インダストリ モデルのトレーニングと成長に着手できます。 これに基づいて、企業は大規模なエンタープライズモデルをレイアウトし、詳細なビジネスシーンのイノベーションを行うことができます。