1.2 大模型引領中國金融領域科技的國際化發(fā)展 因此，通過提升金融服務的效率和質量，大模型可提升我國金融機構的核心競爭力。 首先大模型的自然語言理解與內容生成能力可以與用戶進行多輪問答對話，提升金融 客服的服務效率。其次，通過大模型進行智能數據挖掘處理，金融機構能夠更快速準 確地獲取市場趨勢的洞察，做出更明智的決策。同時，大模型可以迅速了解各國的法 律、監(jiān)管規(guī)定和市場動態(tài)，為金融機構提供國際化的業(yè)務洞察和決策支持，幫助中國 從業(yè)者更好地理解和適應國際市場的業(yè)務需求和規(guī)則。 海外金融科技公司已經在積極探索和持續(xù)深化大模型在金融服務領域的應用。 Bloomberg 已推出 BloombergGPT，一個基于 500 億參數訓練的應用于金融領域自然語 言處理的大模型。據研究，當前此大模型在金融任務包括金融資訊分類任務（FPB）， 預測特定領域的金融新聞及話題（FiQA SA），股指推理（ConFinQA）等特定任務上的 表現大幅領先于現有的近似規(guī)模的開放模型2。BloombergGPT 的推出說明海外在大模 型金融科技應用方面已經取得了一定的成果。除此之外，一些傳統(tǒng)金融機構也通過基礎大模型的應用提升業(yè)務競爭力，大型國際投行 Morgan Stanley 已將 GPT-4 應用在 財富管理領域打造內部智能助手從而輔助其財富管理顧問快速搜索所需資訊，高效地 為客戶提供服務。與此同時頭部對沖基金 Citadel 也擬在全公司各條業(yè)務線中應用 ChatGPT，提升業(yè)務運作效率。 而我國大模型和數字金融已有較好的產業(yè)發(fā)展基礎，宜抓住此輪大模型科技變革機遇， 進一步提升我國數字金融國際競爭力。2023 年中央金融工作會議提出將數字金融上 升到國家戰(zhàn)略部署的新高度，而大模型等新技術將進一步擴展金融科技的發(fā)展空間。 根據《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022-2025 年）》，目前應要抓住全球人工智能發(fā)展新機遇， 深化人工智能技術在金融領域的應用。因此，我們應把握大模型技術浪潮，提升金融 科技全球競爭力。

2.2.3 金融領域適配與參數微調 在大模型的適配應用中，微調技術扮演重要角色。通過微調，大模型不僅保留了模型 在預訓練期間獲得的廣泛知識，還能夠細致地適應金融領域的具體需求。金融領域對 模型的能力要求尤其嚴格，不僅要求模型理解復雜的金融術語和原則，還要求在日益 復雜的監(jiān)管環(huán)境中做出合規(guī)的決策。通過微調，大模型在學習了通用數據的基礎上， 進一步吸收了特定金融任務的細節(jié)。這種精確調整模型參數的技術確保模型的輸出不 僅精確，而且符合金融行業(yè)的高標準和法規(guī)要求，這對增強金融機構的信任度、降低 運營風險以及提高決策效率至關重要。 本節(jié)主要關注高效參數微調和與人對齊的微調技術。這些微調技術的應用，確保了大模型在在有限的算力資源下，專業(yè)性、精確性、倫理性和實用性方面都能達到更高的 標準，為金融行業(yè)的發(fā)展提供強有力的技術支持。