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更广泛的数据整合相对于传统金融机构能整合来自多种渠道的数据提供全面的用户画像支持更精准的服务。 03 金融大模型典型案例 1. 基本技术架构 垂直类大模型是基于通用大模型进行二次的开发。先检索相关的知识然后基于召回的知识进行回答也就是基于检索增强的生成。一般要经过三个步骤： （1）:给模型注入领域知识即用金融领域内的语料进行继续的预训练。一般为了保持模型的通用能力还需要注入混杂的通用数据。

（2）:通过可以激发大模型理解领域内各种问题并进行回答的能力（3）H:通过H可以让大模型的回答对齐人们的偏好比如行文的风格。


2. 国外典型案例 国外开放、发达业务量和用户数较 南非电话号码列表 多且金融服务要求更高。在出现初期很多公司就前仆后继地开发大模型或者开发。 ——闭源模型 是彭博社于2023年推出的金融垂直领域大语言模型是一个有500亿参数、基于模型的该团队采取通用模型和特定领域模型混合分析的方式直接从0训练一个的金融领域大模型。其主要优势有以下几点： ① 数据来源可靠。由于彭博社在几十年的金融业务中积累了大量的金融数据和文件拥有先天的数据优势数据来源可靠。





② 金融数据集来源丰富k数量大。其在金融领域数据集共包含了3630亿个k占总数据集k量的5.2%具体由以下几个部分构成： ③ 模型应用表现好。团队分享了模型的三个定性示例：1）生成查询语言可以被用来通过将自然语言查询转换为有效的使更易于访问。2）生成新闻标题。由于它在许多新闻文章上进行了训练可以帮助生成新闻标题。3）金融问答。由于金融领域训练数据智能问答覆盖面广 ——开源模型 是基金会发起的一个专注于金融领域的大型语言模型它致力于通过构建开放源码的金融大语言模型来推动金融科技(h)的发展和创新。