《2024大模型技术及其在金融行业的应用探索报告》由星环科技发布，大模型技术的发展历程、特点以及在金融行业的应用前景。大模型技术以其强大的参数规模和数据处理能力，为金融行业带来了新的机遇和挑战。

大模型技术的发展历程，从2006年Geoffrey Hinton提出的逐层无监督预训练方式，到2023年超大规模多模态预训练大模型的出现，展示了大模型技术的演进路径。大模型技术的特点在于其庞大的参数规模，通常包含数十亿甚至数千亿个参数，这些参数在训练过程中被调整以最小化损失函数。大模型需要大量的数据和计算资源，如高性能的GPU集群，以及大量的内存和存储空间。由于其复杂性，大模型通常具有很强的泛化能力，能够在未见过的数据上表现出良好的性能，并且能够处理和理解多种不同类型的数据输入和输出。

大模型技术在金融行业的应用具有重要意义。在政策端，国家和地方政府出台了一系列政策支持大模型技术的应用和发展。在需求端，企业对生成式AI的需求强劲，特别是在知识管理场景中。在供给端，大模型技术带动了AI产业的蓬勃发展，形成了百花齐放的局面。

五种快速构建大模型商业应用的方法，包括利用企业自身数据搭建企业领域知识平台，构建专家级领域大模型应用。这些方法从简单的通用LLM应用到复杂的有监督微调和预训练模型应用，涵盖了不同层次的业务需求。

在大模型应用体系建设方面，报告通用大模型与垂直领域大模型的优劣势，以及领域大模型的预训练特点。大模型管理与运营的挑战，包括知识边界、场景数据业务壁垒、模型架构和推理机制、数据难点、私域数据管理成本高、算力稀缺和需要模型运营等问题。

报告进一步大模型在金融行业的具体应用案例，如研报撰写、投研问答、合规助手、智能数据分析、智能尽调报告生成和代码助手等。这些应用案例展示了大模型技术如何帮助金融机构提高工作效率、优化决策过程和提升服务质量。

大模型项目成功的关键要素，包括专有大模型能力、GPU算力池化纳管、完整的大模型工具链和专业团队。报告对未来展望挑战与机遇，国家和关键领域企业需要自己的AI基础设施，以促进更快、更易地使用大模型相关技术，释放数据价值。

来源：星环科技