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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


国有行、股份行、城商行已探索大模型应用于代码领域
发布日期:2024-06-19 12:24:25 浏览次数: 1703


《银行科技研究社》(作者 木子剑):6月11日,中国信通院表示,4家企业的大模型近期参与可信AI代码大模型首轮评估,获得4+级评级,成为国内首批通过该项评估的企业。4家大模型分别为智谱华章的智谱CodeGeeX代码大模型、阿里云的通义灵码代码大模型、上海商汤的商汤小浣熊代码大模型以及华为云盘古研发大模型。


值得注意的是,中国信通院提到,这4家代码大模型均已应用于金融业。


国有行、股份行、城商行已探索代码领域大模型应用


代码领域确实是大模型应用的良好场景。据《银行科技研究社》了解,多家银行已探索大模型应用于代码、研发领域。


比如工行利用大模型代码生成、代码识别与检测、代码转自然语言等领域的能力,构建基于大模型的智能研发体系。



农行曾透露,其推出的大模型应用ChatABC,已服务于研发支持、辅助编程等场景,初步取得提质增效的成果。



中行方面,探索大模型技术在辅助编码等场景的应用。



邮储银行基于大模型,聚焦研发测试孵化“研发助手”,辅助需求分析、UI设计、代码生成、系统测试等研发全流程,促进端到端研发效率提升。



值得一提的是,邮储银行2024年4月还发布大模型智能研发测试辅助系统智能编程软件开发与集成采购项目招标公告,项目须实现代码自动补全、代码解释、自然语言转代码、智能问答、代码翻译、后台管理等功能。公告提到,投标人需拥有自主研发的大语言模型,并详细列出自主研发模型的参数规模、模型版本等信息。



平安银行则打造以大模型为中心的AI软件开发助手及智能体。其AI代码辅助平台CoPArtner,应用场景涉及代码生成、代码检查、代码优化、代码问答、代码注释、代码翻译等。自2023年10月上线以来,CoPArtner平台已服务各类用户近千人,助力提升研发人员效率超15%。



中信银行方面,打造软硬件一体化的中信大模型平台,探索落地代码生成、智能操作等场景。



民生银行推进大模型建设,在代码辅助等多个内部场景展开应用试点。



兴业银行已形成首批大模型场景赋能,应用于包括研发代码辅助生成等在内的多个领域,代码生成助手辅助集团研发人员提升研发效能。



北京银行大模型应用方面,已形成多个基础应用场景,其中包括代码生成、代码注释等。



江苏银行推出的“智慧小苏”大语言模型平台,已实现代码生成等多场景的应用。



另外,《银行科技研究社》了解到,部分银行申请了大模型用于研发、代码方面的专利。



比如工行申请的“可提升检测精度的代码检测方法、装置、电子设备及介质”专利于2024年5月28日公布。该专利通过使用大规模的训练提升大模型对代码语义分析的能力,进而提升大模型对代码的语义理解层面的能力,提高代码检测的准确性和效率,避免之前传统基于静态分析和规则匹配等技术无法检测出的恶意攻击类型的代码的问题,可有效地识别和阻止恶意代码,提高代码安全性。



而建行和建信金科联合申请的“一种组件组装和大语言模型结合的应用开发方法及装置”专利于2023年12月8日公布,目前状态为“实质审查的生效”。该专利通过结合低代码的组件组装思想和大语言模型的自然语言处理逻辑,形成大语言模型应用的低门槛研发工具,协助业务人员将离散、描述性的需求转化为高度结构化、数字化和可视化的表达,有助于更好转换为业务模型。利用低代码平台中的组件开发工具预先开发大语言模型组件,将大语言模型接口封装为可视化的组件,能够使业务人员以图形化的方式去使用这个组件


首个代码大模型标准已发布,多家银行参编


2024年1月25日,中国信通院与工行牵头发起的《智能化软件工程技术和应用要求第1部分:代码大模型》标准正式发布,为业内首个代码大模型标准,旨在推动大模型等AI技术在软件工程领域的应用。


该标准规定了代码大模型的技术能力和应用要求,适用于企业在代码大模型的研发、评估和验收等过程中,为代码大模型能力的建设和改进提供参考,为代码大模型的技术选型提供指引。该标准分为通用能力、专用场景能力和应用成熟度三大部分,包括16个能力项,100多个能力要求,主要从输入多样性、任务多样性、语言完备度、结果可接收性、结果准确度等维度,对代码大模型提出全栈技术能力要求。



本文开头提到4家企业大模型参与的可信AI代码大模型评估,就是以该标准为依据进行代码大模型技术及应用能力的评估。





而该标准的参编单位中,包括多家银行,除了工行外,还有平安银行、交行、中信银行、邮储银行、浦发银行、中原银行。


可见,银行业早已开始探索代码领域大模型应用,这也将是未来趋势之一。



将大模型应用于代码生成等领域,不但能缩短应用程序的开发周期,同时减少人为错误,还提供了让非专业开发人员参与代码创建过程的低门槛,有利于降低银行开发成本,提升客户服务体验等。不过,或也面临着数据隐私和安全性、模型偏见、监管合规等方面的挑战

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