近日，度小滿正式開(kāi)源國(guó)內(nèi)首個(gè)千億級(jí)中文金融大模型——“軒轅”。軒轅大模型是在1760億參數(shù)的Bloom大模型基礎(chǔ)上訓(xùn)練而來(lái)，在金融名詞理解、金融市場(chǎng)評(píng)論、金融數(shù)據(jù)分析和金融新聞理解等任務(wù)上，效果相較于通用大模型大幅提升，表現(xiàn)出明顯的金融領(lǐng)域優(yōu)勢(shì)。

在金融場(chǎng)景中的任務(wù)評(píng)測(cè)中，軒轅全面超越了市場(chǎng)上的主流開(kāi)源大模型，贏得了150次回答中63.33%的勝率，充分凸顯了其在金融領(lǐng)域的顯著優(yōu)勢(shì)。在通用能力評(píng)測(cè)中，軒轅有10.2%的任務(wù)表現(xiàn)超越ChatGPT 3.5，61.22%的任務(wù)表現(xiàn)與之持平，涉及數(shù)學(xué)計(jì)算、場(chǎng)景寫(xiě)作、邏輯推理、文本摘要等13個(gè)主要維度。

為了提升軒轅大模型對(duì)金融領(lǐng)域問(wèn)題的理解能力，度小滿將自身業(yè)務(wù)中積累的金融領(lǐng)域的千億tokens的中文預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集用來(lái)訓(xùn)練模型。該數(shù)據(jù)集涵蓋了金融研報(bào)、股票、基金、銀行、保險(xiǎn)等各個(gè)方向的專業(yè)知識(shí)。度小滿表示，經(jīng)過(guò)清洗和標(biāo)注的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，不僅在通用性方面與ChatGPT達(dá)到持平成為可能，且顯著提升了模型在金融垂直領(lǐng)域的性能。

BLOOM （Big Science Language Open-science Open-access Multilingual）是2021年由 1000 多名志愿研究人員在一個(gè)名為“大科學(xué) BigScience”的項(xiàng)目中創(chuàng)建，2022年 7 月 12 日正式發(fā)布。BLOOM 擁有 1760 億個(gè)參數(shù)（決定輸入數(shù)據(jù)如何轉(zhuǎn)換為輸出內(nèi)容的變量），稍多于擁有 1750 億個(gè)參數(shù)的 GPT-3。BLOOM擁有1.61TB文本，包含46種自然語(yǔ)言和13種編程語(yǔ)言。相比Meta發(fā)布的130億參數(shù)的LLaMA（Large Language Model Meta AI）模型，Bloom參數(shù)量更占優(yōu)勢(shì)。

目前，千億級(jí)的軒轅模型已可以在Huggingface中申請(qǐng)下載，面向所有金融機(jī)構(gòu)開(kāi)放。 

度小滿CTO許冬亮表示，軒轅大模型是經(jīng)度小滿業(yè)務(wù)場(chǎng)景中積累的金融數(shù)據(jù)訓(xùn)練而來(lái)的，對(duì)金融相關(guān)問(wèn)題的理解比通用大模型更有優(yōu)勢(shì)。我們把大模型能力開(kāi)放給金融機(jī)構(gòu)，有利于推動(dòng)大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用，降低大模型的應(yīng)用門檻，提升金融行業(yè)智能化水平。

作為AI新基建，大模型在金融及各個(gè)行業(yè)有著廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。軒轅大模型開(kāi)源后，對(duì)金融機(jī)構(gòu)有何意義？

許冬亮認(rèn)為，生成式大模型在內(nèi)容生成與創(chuàng)作、信息摘要與總結(jié)、知識(shí)理解與問(wèn)答、自然交互與對(duì)話等方面具備非常出色的能力，在金融場(chǎng)景中會(huì)有廣泛的應(yīng)用。在前臺(tái)，生成式大模型將大幅提升客戶經(jīng)理的專業(yè)水平和服務(wù)能力，大幅降低客戶經(jīng)理的運(yùn)營(yíng)成本，讓每個(gè)人都擁有24小時(shí)在線的專業(yè)客戶經(jīng)理成為可能。出色的內(nèi)容生成能力也將引發(fā)營(yíng)銷內(nèi)容生產(chǎn)能力的大幅提升。在中臺(tái)，生成式大模型有機(jī)會(huì)改變企業(yè)內(nèi)知識(shí)獲取、內(nèi)容創(chuàng)作、會(huì)議與溝通、代碼開(kāi)發(fā)與測(cè)試的方式，進(jìn)而大幅提升企業(yè)內(nèi)部辦公效率，甚至引發(fā)研發(fā)測(cè)試模式變革，全方位的提升金融企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營(yíng)效率。在后臺(tái)，大模型將成為智能科技底座的標(biāo)配，大幅降低智能技術(shù)應(yīng)用的門檻，只需少量標(biāo)注數(shù)據(jù)甚至無(wú)需調(diào)整就可以讓智能技術(shù)覆蓋廣泛的場(chǎng)景。

度小滿依托于百度人工智能技術(shù)，已經(jīng)開(kāi)展了一系列基于大模型的應(yīng)用。以風(fēng)險(xiǎn)管理為例，度小滿已經(jīng)將大型語(yǔ)言模型LLM應(yīng)用在互聯(lián)網(wǎng)文本數(shù)據(jù)、征信報(bào)告的解讀上，通過(guò)用文本數(shù)據(jù)構(gòu)造的預(yù)訓(xùn)練模型以及AI算法，能夠?qū)⒄餍艌?bào)告解讀出40萬(wàn)維的風(fēng)險(xiǎn)變量，更好的識(shí)別小微企業(yè)主的信貸風(fēng)險(xiǎn)。今年5月份，這一工程榮獲了 “吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)”。今年2月份，百度基于文心大模型技術(shù)推出的生成式對(duì)話產(chǎn)品“文心一言”（英文名：ERNIE Bot）開(kāi)放生態(tài)合作，度小滿成為首家接入的金融科技公司。