证券研究报告【AI金融新纪元】系列报告(二)——AI+金融大模型的两条技术路线证券分析师:胡翔执业证书编号:S0600516110001联系邮箱:hux@dwzq.com.cn二零二四年二月二十三日核心观点➢当前AI与金融的结合主要有两条技术路径:①通用模型+金融语料训练金融大模型,②金融垂类大模型。1)双方优劣具有相对性。通用大模型优势:泛用性强、灵活性和利用率高、可迁移性强。劣势:特定领域深度较浅、模型复杂、训练时间长;金融垂类模型优势:领域专业性、针对性的解决方案、高精度和合规性。劣势:适应性限制、更新和维护复杂度、数据利用率低。2)通用大模型通过金融语料训练超越金融垂类模型可能性较小。通用大模型在行业数据量,性价比,精确性、适用性、实时性、推理速度,合规性和风险控制等方面表现欠佳。➢通用大模型“百模大战”,头部模型国外领先较大,平均水平国内外差距较小,中文上国内表现更优。1)国外通用GPT4-Turbo遥遥领先。OpenAI震撼发布GPT4-Turbo,开启新一代人工智能模型的大门;谷歌将在谷歌云上部署Claude,并于推出自研的大模型LaMDA的聊天机器人Bard;AWS推出自有基础模型Titan和AIGC服务Bedrock,以及AI编程助手AmazonCodeWhisperer。Anthropic推出Claude,是最接近ChatGPT的商业竞品;xAI发布其首个AI大模型产品Grok,模型通过X平台实时了解世界,GrokV1.5或于2024年3月发布。2)国内通用百度先行,多家企业推出相关产品。百度推出“文心大模型”,是目前国内预训练大模型应用端生态最好的大模型之一;阿里发布通义千问2.0,专业维度能力较强;vivo发布BlueLM大模型,应用的场景广泛;月之暗面发布Moon...
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