技术故障突袭巴菲特 金融大模型的可靠性受到质疑

大模型的可靠性受到质疑" loading="lazy" src="https://www.yihuo.tech/wp-content/uploads/2023/01/ee71a159001f9d3.jpg"/> 技术故障导致伯克希尔-哈撒韦股价暴跌，引发对人工智能金融应用的担忧 纽交所故障引发担忧 巴菲特的伯克希尔-哈撒韦公司股价因技术故障暴跌近 100%，突显出传统软件故障对金融市场的影响。纽交所的合并报价系统 (CTA) 在更新软件时出现问题，导致故障发生。 大模型在金融中的应用 人工智能 (AI) 大模型在金融领域取得了重大进展，但仍面临一些挑战： - 数据隐私和安全：金融数据高度敏感，因此确保隐私和安全至关重要。 - 可解释性和决策透明性：大模型往往被视为黑箱，金融领域需要对决策过程进行解释和透明化。 - 实时性和资源消耗：金融市场瞬息万变，需要实时处理和决策支持，大模型的推理过程需要大量的计算资源。 金证的解决方案 金融科技公司金证提出了一个组合式 AI 解决方案来应对这些挑战： - 大模型：大模型用于文本处理、人机交互和逻辑推理。 - 小模型：小模型用于细分任务的处理，例如 OCR 和 NLP。 - 工具：地图、天气和 CRM 等工具用于支持特定任务。 这种组合方式可将每个任务分配给专业模型或工具，提高效率。 金证的大模型优势 金证推出了 K-GPT，一个专为金融场景服务的定制化大模型： - 金融术语理解：K-GPT 能够理解金融术语并提供准确的回复。 - 引用来源：支持查看引用的知识源，增强可验证性。 - 实时数据集成：可以调取实时数据和组件以提供实时的信息。 性能优化 金证采用基于 CPU 的大模型推理方案，使用英特尔® 至强® Max 系列处理器： - 高带宽内存 (HBM)：HBM 提供 4TB/s 的内存带宽，比 DDR5 内存高出 4 倍。 - 低延迟：HBM 具有更低的延迟，提高了推理速度。 - 可扩展性：可随着需要添加更多处理器，实现可扩展性。 结论 AI 大模型在金融领域具有巨大的潜力，但需要克服一些挑战。金证的组合式 AI 解决方案和英特尔® 至强® 处理器的性能优化为 AI 在金融中的可靠应用提供了途径。尽管传统软件故障仍然存在风险，但 AI 大模型的进步增强了人们对金融应用的信心。随着技术的发展，AI 有望彻底改变金融行业的格局。 马上收录导航

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