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百川新模型超GPT-4o近20%,首創自約束訓練方案突破瓶頸,主打「領域增強」

AIGC動態9個月前發布 量子位
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突出奇招,專業性可用性行業第一

百川新模型超GPT-4o近20%,首創自約束訓練方案突破瓶頸,主打「領域增強」

原標題:百川新模型超GPT-4o近20%,首創自約束訓練方案突破瓶頸,主打「領域增強
文章來源:量子位
內容字數:10979字

百川智能金融大模型Baichuan4-Finance:領域增強風暴下的新王者

本文總結了量子位報道的百川智能全新金融領域大模型Baichuan4-Finance,及其背后的“領域增強”策略。該模型在多個金融領域基準測試中超越GPT-4,展現出強大的專業性和實用性。

1. Baichuan4-Finance:金融領域的新標桿

Baichuan4-Finance在開源基準測試FinanceIQ上準確率達79.23%,領先GPT-4o約13%;在閉源基準測試FLAME上,其準確率更是高達93.16%,超出GPT-4o近20%。 該模型具備強大的金融領域知識和推理能力,能夠勝任會計、交易員、精算師等多種角色。

2. 實際應用測試:專業性與實用性兼備

文章通過三個實際案例驗證了Baichuan4-Finance的性能:金融術語解釋、業務場景應對以及財務數據提取。在這些測試中,Baichuan4-Finance展現出更全面、更準確、更符合實際應用場景的回答,相比GPT-4o具有明顯的優勢。

3. 百川智能的“領域自約束”訓練方案

Baichuan4-Finance的成功源于百川智能提出的“領域自約束”訓練方案。該方案包含三個階段:

  1. 訓練數據準備:構建高質量的金融領域數據集,并采用智能數據去噪、去重和脫敏技術。
  2. 模型post-pretrain:首創“領域自約束”訓練策略,通過構建一個參考模型來指導訓練過程,平衡模型的通用能力和領域專業能力,避免通用能力下降。“loss scaling law + metric scaling law”雙重預測推演過程,動態監控和模擬模型訓練趨勢,優化數據配比。
  3. 模型微調:采用監督微調(SFT)和強化學習策略(RLHF)進一步提升模型性能。

4. Baichuan4-Finance的行業價值

Baichuan4-Finance能夠顯著提升金融行業的效率、風控能力、客戶服務體驗和決策支持能力。文章以商業銀行信用卡中心和保險公司為例,展示了該模型在實際應用中的顯著效益,例如降低人工成本,提升客戶滿意度和產品轉化率。

5. 未來展望

Baichuan4-Finance的成功標志著百川智能在領域增強技術上的領先地位,也預示著大模型將在更多行業領域產生更深遠的影響。百川智能將繼續運用“領域增強”策略,拓展至醫療、教育等更多領域。


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作者簡介:追蹤人工智能新趨勢,關注科技行業新突破

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