chatgpt金融模型 简单的金融模型

本文目录一览：

• 1、大模型数据集
• 2、截止目前主流AI大模型介绍
• 3、对话庖丁科技CEO林得苗:用大模型做这件小事,解决金融业长期痛点丨AIGC...
• 4、聊聊GPT站点的上游渠道那些事
• 5、GEO优化:Deepseek、文心一言、豆包、元宝等生成式AI优化策略
• 6、AI炒股怒赚500%!聊聊我用AI投资的三种使用方法...

大模型数据集

1、大模型需要具备领域专业性、数据类型多样性、时间维度覆盖、高质量标注、大规模与多样性、持续更新以及质量特性保障的数据集。具体如下：领域专业性是基础要求。不同领域大模型需大量高度相关的专业数据，如医疗领域需医学图像、临床报告、生物信息学数据及学术论文；金融领域则需财务报表、市场分析报告、交易数据等。

2、大模型中的数据集是由数据样本组成的集合，这些样本之间是独立的，单个样本拿出来仍然可以称为此目标的样本。以下是关于大模型数据集的详细解释：规模大：大模型数据集的一个显著特征是它的规模。这些数据集通常包含数百万到数十亿个样本数据，这些数据样本可以是文本、图像、音频、视频等多种模态。

3、专业大模型的训练数据集一般非常大，通常在数百亿到数万亿个tokens之间，或者数百TB以上。数据规模的具体表现 以GPT-3为例，其训练涉及五个数据集，共计超过5000亿个tokens。其中，最大的数据集包含410billion个tokens，相当于占据了570GB的硬盘空间。

4、获取大模型数据集的最靠谱方式包括hugging face、github、kaggle等平台。在获取之前，重要的是要明确了解所需数据集的用途和性质。

5、大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，通常由深度神经网络构建而成，包含数十亿甚至数千亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。这种巨大的模型规模为其提供了强大的表达能力和学习能力，使其能够处理更加复杂的任务和数据。

6、在大模型时代，寻找开源数据集的主要网站如下：Hugging Face开源数据集 链接：https：//huggingface.co/datasets 镜像：https：//hf-mirror.com/datasets Hugging Face提供了丰富的自然语言处理和数据集资源，是研究和开发大模型的宝贵资源。

截止目前主流AI大模型介绍

1、Bard：大语言模型，广泛应用于搜索、云服务和广告等领域。PaLM：另一款大语言模型，具备强大的自然语言处理能力。量子计算：Google在量子计算方面也取得了重大突破，为未来AI和复杂问题的解决提供了新的可能性。Meta 简介：Meta（原名Facebook）是全球领先的科技公司，近年来更名为Meta以聚焦元宇宙和AI技术。

2、简介：360智脑是基于大规模高质量的语料训练而成的AI模型。特点：拥有强大的自然语言处理能力，提供优质输出。提供多种API能力帮助企业提升客户服务体验、优化业务流程、提高生产效率。图片展示： 零一万物 简介：零一万物致力于打造全新的AI 0，其Yi-Large是全球SOTA千亿参数闭源大模型。

3、DeepSeek-V3 特点：性价比世界第一。Step-Video-TI2V 推出单位：阶跃星辰。特点：多模态大模型，支持生成高质量视频，适合动漫类任务和短视频制作。智谱AI（GLM系列）特点：开源中文中医药大模型ShenNong-TCM-LLM，推动中医药知识图谱建设。

4、特点：开源大模型，拥有 1800 亿参数，需高性能硬件支持。Falcon 180B 是目前参数量最大的开源模型之一，提供了强大的生成能力。Command R+ 开发机构：Cohere 特点：面向企业优化，强调检索增强生成（RAG）和长上下文。Command R+ 专注于为企业提供高效、可靠的生成服务。

对话庖丁科技CEO林得苗:用大模型做这件小事,解决金融业长期痛点丨AIGC...

1、成功拿下了包括港交所、深交所、中金公司、华泰联合证券、中国银行等在内的60多家大型金融机构客户。近日，庖丁科技CEO林得苗接受了专访，分享了公司如何利用大模型技术解决金融业长期痛点，以及在大B市场中的竞争策略。

2、林得苗：从市场环境看，2017年1月成立的庖丁科技最初专注于金融领域，因为金融行业的信息化基础较好，离钱近，客户付费能力强。这使得一旦能推出优质产品，就能吸引客户大量购买。此外，金融行业文档数量庞大，单纯依赖人力处理效率低下且容易出错，这激发了我们利用AI技术解决实际痛点，探索出商业前景。

3、分为国内版“庖丁解文”与海外版ChatDOC，主要受限于金融数据不允许出境的合规性问题。尝试接入国产大模型，效果良好，但还需进一步提升以满足客户需求。营收增长与竞争策略：去年营收数千万，预计今年翻倍，大语言模型带来的营收增长空间可观。

聊聊GPT站点的上游渠道那些事

开发代码：前端开发者、渠道开发者等，致力于优化GPT站点的用户体验和稳定性。镜像站：通过搭建镜像站，可以进一步降低成本和提高服务的稳定性。其他模型：除了OpenAI的官方模型外，还有Claude、国产ChatGLM等模型可供选择。但需要注意避免冒充ChatGPT等不当行为。

ChatGPT的潜在进化与硅基生命的设想 关于Chat GPT未来可能进化成硅基生命的设想，虽然目前还属于科幻范畴，但这一设想却为我们提供了一个思考人工智能与人类未来关系的独特视角。硅基生命相较于碳基生命，具有更高的稳定性和适应性，能够更好地应对多变复杂的环境。

在圆桌讨论中，冯雷从虚拟数仓、多模数据和数据网络等几个方面，分享了自己在数据计算领域的实践经验以及对大模型发展的独到见解。他提到，ChatGPT等通用大模型的兴起，使得数据计算迅速成为业界关注的焦点。

如果你不太能够接受Coze开启付费模式这个事，可以考虑一下其他的智能体开发平台。这里简单罗列一些：Dify：国内团队开发，支持私有化部署（开源）。FastGPT：国内团队开发，支持私有化部署（开源）。腾讯元器：腾讯公司产品，依托混元大模型（闭源）。百度AppBuilder：百度公司产品，依托文心大模型（闭源）。

GEO优化:Deepseek、文心一言、豆包、元宝等生成式AI优化策略

豆包：虽然未明确提及具体架构优化策略，但可以推测其可能通过优化模型参数、使用更高效的神经网络结构等方式来提升性能。元宝：专注于中文语境优化，构建专门的中文语料库和设计符合中文表达习惯的模型结构，显著提升了中文生成质量。

五大AI工具中，DeepSeek在技术硬实力与成本效率上表现最优，适合复杂任务与B端场景；腾讯元宝凭借多模态与流量优势占据C端入口；豆包、Kimi、文心一言则分别在短视频创作、长文生成、逻辑推理领域具备特色，但存在留存率、商业化等短板。

DeepSeek、元宝、豆包的核心区别体现在定位、功能边界和用户口碑上，三者分别聚焦技术深度、生态整合与创意效率，形成差异化竞争格局。

高光功能：剪映出品的AI创作台，每天赠送60积分，中文理解能力强，图文生成效果惊艳。行动指南 新手入门：建议先从豆包AI或文心一言开始练手，零门槛入门，快速掌握AI写作的基本技巧。自媒体创作：想要打造爆款内容？不妨试试腾讯元宝+即梦AI的组合拳，让你的自媒体之路更加顺畅。

AI工具大比拼：DeepSeek、豆包、腾讯元宝、Kimi对比推荐 在当前的AI工具市场中，DeepSeek、豆包、腾讯元宝、Kimi等各具特色，各自在不同领域展现出了强大的实力。

AI炒股怒赚500%!聊聊我用AI投资的三种使用方法...

1、在AI结合A股领域的探索中，我尝试了三种使用方法，具体如下：01 投资观点总结分析 首先，将GPT用于阅读市场上的投资分析文章。通过WebPilot插件，GPT能够读取网站信息，我将自己撰写的多篇文章复制粘贴给它，以测试其理解能力。

2、在科技与金融的交汇点，AI正以惊人的速度颠覆传统投资方式。近期，美国高校将ChatGPT这一强大的人工智能工具引入投资模型，据称其短期投资回报高达令人惊叹的500%。通过深度解析新闻和舆情，GPT精准预测股票走势，其预测能力在回测数据中展现出超越市场的收益表现。

3、在应用AI技术的过程中，创业者还需要关注伦理和隐私保护问题。确保数据的合法合规使用，尊重用户的隐私权益，是赢得用户信任和企业长远发展的关键所在。综上所述，AI在网络创业中发挥着越来越重要的作用。

4、投资规划：在满足了上述基本需求后，可以考虑将剩余的资金用于投资。投资账户可以进一步细分为长线投资、赛道基金投资和组合投资等。其中，组合投资由于分散了风险且波动较小，通常更容易坚持并获得长期收益。

5、具体方法：粉丝们会通过Stems音轨分离工具将人声与原始歌曲分离，再使用人声转换模型将人声转换成另一位明星的风格，然后将新的人声轨道与原始作品重新拼接在一起。Diff-SVC就是一种特别流行的用于此目的的语音传输模型。

6、杠杆的倍数选择，杠杆越高，越容易被平仓；2 加杠杆之前注意这个软件的功能 比如能不能分笔成交，资金利用率是不是100%，如果资金利用率不是100%，那你有一部分钱就没有入市空交了利息，很不划算。