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Du Xiaoman과 Zhu Guang이 ChatGPT에 관해 이야기합니다: '약한 인공 지능'에서 '강한 인공 지능'으로의 전환

王林
王林앞으로
2023-04-11 11:31:031541검색

Du Xiaoman과 Zhu Guang이 ChatGPT에 관해 이야기합니다: '약한 인공 지능'에서 '강한 인공 지능'으로의 전환

3월 9일 뉴스에 따르면, Du Xiaoman CEO Zhu Guang은 ChatGPT의 출현은 인공지능의 발전이 '약한 인공지능'에서 '강한 인공지능'으로 전환하는 분수령에 이르렀음을 의미한다고 말했습니다.

ChatGPT보다 더 주목해야 할 것은 그 뒤에 숨은 기술과 기술 트렌드라고 그는 말했습니다. GPT와 같은 대형 모델 기술은 차세대 AI 기술 경쟁의 핵심 이슈다. 모바일 인터넷과 AI 1.0을 둘러싼 모든 경쟁과 경쟁 우위가 종말을 고한다는 의미다. 대형 모델 기술은 여러 산업의 작업 방식과 패턴을 바꿀 것이며, 아마도 가장 눈에 띄는 산업은 ​금융​​산업일 것입니다. 즉, 빅모델 기술은 금융기술(핀테크)을 재정의하고 있는 것입니다.

그가 보기에 금융산업은 디지털화와 지능화의 선구자이자 대형 모델 기술 구현에 가장 적합한 분야이기도 합니다. 대형 모델의 역량이 금융산업에 투입되어 본래의 업무를 처리하게 된다면 많은 직업에 파괴적인 영향을 미치게 될 것입니다.

Du Xiaoman과 Zhu Guang이 ChatGPT에 관해 이야기합니다: '약한 인공 지능'에서 '강한 인공 지능'으로의 전환

데이터 차트

Zhu Guang은 대형 모델을 이해하는 대형 모델과 생성적 대형 모델로 나눌 수 있다고 소개했습니다. 대규모 모델을 이해하면 금융 기관이 운영 효율성과 위험 관리 의사 결정 능력을 크게 향상시키는 데 도움이 되는 지능형 권장 사항, 위험 관리 및 지능형 운영에 사용할 수 있는 데이터 통찰력을 이해할 수 있는 능력에 있습니다. 생성적 인공 지능은 새로운 데이터, 이미지, 음성, 텍스트 및 기타 정보를 자동으로 생성하여 재무 설계사, 보험 중개인 및 기타 금융 전문가를 위한 강력한 보조자가 되어 서비스 효율성과 서비스 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다.

그 중 이해 대형 모델은 대용량 데이터를 기반으로 사전 학습되어 데이터 통찰 및 이해 능력을 크게 향상시킬 수 있으며, 고객 관리, 리스크 통제 등 금융기관의 의사결정 능력을 향상시켜 새로운 레벨. 대형 모델 기술을 기반으로 금융기관은 사용자의 요구를 더 잘 이해하고 대응할 수 있어 사용자의 요구에 더욱 정확하게 맞는 상품을 제공할 수 있습니다. 대형 모델의 일반적인 역량을 바탕으로 위험 평가를 위해 금융산업의 지식과 데이터를 통합하면 금융기관이 위험 결정을 내리는 데 도움이 되고 모든 유형의 금융 빅데이터, 다양한 산업의 데이터, 거시경제학이 결합되면 위험 안정성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 경제 데이터를 대형 모델에 주입하면 효과적인 위험 경고 및 예측을 통해 사회 전체의 금융 위험을 줄일 수 있습니다.

두샤오만은 바이두의 인공지능 기술을 활용해 대형 모델을 기반으로 일련의 애플리케이션을 개발했다고 언급했다. 위험 관리를 예로 들어 Du Xiaoman은 대규모 언어 모델 LLM을 인터넷 텍스트 데이터 및 신용 보고서 해석에 적용했습니다. 텍스트 데이터와 AI 알고리즘으로 구성된 사전 학습 모델을 통해 신용 보고서를 다음과 같이 해석할 수 있습니다. 40만 차원의 위험변수를 통해 소상공인의 신용위험을 더욱 효과적으로 식별할 수 있습니다. 모델의 반복을 통해 지능형 위험 제어에서 대형 모델의 잠재력이 더욱 공개될 것입니다.

Zhu Guang은 Du Xiaoman이 금융 산업에서 대형 모델 기술의 적용을 탐색하는 데 적극적으로 배치했다고 말했습니다. "최근 Baidu는 Wenxin 대형 모델 기술을 기반으로 한 생성적 대화 제품 'Wenxin Yiyan'(영어 이름: ERNIE Bot)을 출시하여 생태 협력을 열었고 Du Xiaoman은 이에 접근한 최초의 금융 기술 회사가 되었습니다. 다음으로 Wenxin을 기반으로, Xinyiyan의 대형 모델 기술 기반은 대화형 교육을 위한 Du Xiaoman의 비즈니스 시나리오를 통해 축적된 금융 산업 지식 및 데이터와 결합되어 금융 산업에서 ChatGPT와 같은 인공 지능 기술의 역할과 가치를 발휘하고 새로운 지능형 고객을 창출하기를 희망합니다. 이러한 수직적 애플리케이션은 생성적 인공 지능(AI) 및 다중 모드 의미 이해와 같은 기능을 갖추고 있을 뿐만 아니라 위험을 중시하는 금융 산업의 특성에 적응합니다. 보안이 최우선입니다.” Zhu Guang은 마침내 금융 기술이 기술 중심의 금융 혁신이라고 언급했습니다. "대형 모델은 금융 산업의 지능화 및 디지털화 수준에 지대한 영향을 미칠 것입니다. 핀테크 기업은 이러한 기술 변화의 기회 창을 포착하고, 대형 모델 기술의 적용 및 개발을 적극적으로 모색하며, 그에 따른 위험에 신중하게 대응하고, 금융산업은 디지털화에서 인텔리전스로 도약하여 금융 기술 분야에서 우리나라의 글로벌 리더십을 강화했습니다.”(Yicheng)

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