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与创始人交个朋友
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ThinkMachine Lab | 梁准
等级 | 阶段名称 | 典型应用案例 | 技术路径 | 基础设施 | 技术人才 | 专有数据 | 对现有业务流程的影响 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 启动 (Initiation) | 提升通用任务场景的生产力,如编程助理、数据分析助理、办公文档助理等。 | 使用成熟的大语言模型及工具 | 最低 | 最少需求 | 不需要 | 最少或无需调整 |
2 | 发展 (Development) | 帮助特定业务单元解决特定单一任务问题,比如初级客服助理、初级营销助理、初级风控助理等 | 利用提示词工程和知识库检索 | 适中 | 需要适量 | 适中需求 | 可能需要一定的业务流程调整 |
3 | 成长 (Growth) | 提升企业大语言模型的性能和泛化能力,形成零售金融大语言模型,资管理财大语言模型,金融风控大语言模型等专业、复合应用 |
精调开源或商业大语言模型 | 较高 | 需要较多 | 需要较多 | 可能需要显著的业务流程调整 |
4 | 领先 (Leadership) | 支持金融机构做大做强,推动全面基于人工智能技术的新型金融服务企业的建设,如:综合金融服务多模态大模型、金融监管多模态大模型、风险管控多模态大模型; | 从零开始训练基础多模态模型 | 最高 | 大量需要 | 大量需要 | 需要全面的业务流程调整 |
3、ThinkMachine的观点
大语言模型技术只是企业人工智能应用的一个部分,我们始终倡导“业务价值驱动、从简到繁”的技术应用路线,避免片面追逐新概念,不切实际使用复杂的技术,以及启动“拿着锤子找钉子”的项目建设,避免落入“新技术的陷阱”,技术需要始终与业务保持“对齐”。正如中银香港副董事长兼总裁孙煜在上周的香港金融科技周2023时的讲话所言:“金融科技应用并不单是「数字化转型」,而是「业务转型」,需要改变思维方式、重塑商业模式、重建人才储备和文化。”
53AI,企业落地应用大模型首选服务商
产品:大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务
承诺:先做场景POC验证,看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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