同花顺大模型技术革新金融应用实践

随着人工智能技术的快速发展，大模型在自然语言处理领域的应用日益广泛。同花顺，作为金融科技领域的领军企业，紧跟技术潮流，积极探索大模型技术的应用与优化，为金融行业带来了全新的变革。

一、同花顺大模型技术的应用

同花顺大模型主要应用于金融领域的自然语言处理任务，包括但不限于智能问答、智能推荐、舆情分析等。通过引入大模型技术，同花顺在金融领域取得了显著的成果。

1. 智能问答：

   同花顺的智能问答系统，如“同花顺问财”，能够准确理解用户的问题，并从海量的金融数据中提取相关信息，生成精确的回答。这一系统不仅支持常见的金融知识问答，还能根据用户的投资目标和风险承受能力，提供个性化的投资建议。例如，当用户询问“贵州茅台基本面怎么样？”时，系统能够迅速识别出“贵州茅台”是投资标的，“基本面”是目的知识点，并给出相应的分析报告。

2. 智能推荐：

   基于用户的行为数据和偏好，同花顺大模型能够为用户提供个性化的投资推荐。这些推荐包括股票、基金、债券等各类金融产品，以及相关的投资策略和风险提示。通过智能推荐，用户能够更方便地找到适合自己的投资产品，提高投资效率。

3. 舆情分析：

   同花顺大模型还能够对金融市场的舆情进行实时监测和分析。通过抓取和分析各类金融媒体、社交媒体上的信息，系统能够及时发现市场热点和潜在风险，为投资者提供有价值的参考信息。

二、同花顺大模型的优化方法

为了进一步提升大模型在实际业务中的效果，同花顺采取了多种优化方法：

1. Continue-Train训练：

   同花顺与澜舟科技合作，引入孟子Mengzi模型中的技术，针对大模型进行Continue-Train训练。这种训练方式可以使模型更适用于金融相关的NLP任务，提高模型的语义表征能力和泛化能力。

2. 动态Mask：

   通过动态地屏蔽部分输入序列，同花顺大模型能够更好地学习到整个句子的语义表示，以及句子中各个词之间的关联。这种优化方法有助于提高模型的准确性和鲁棒性。

3. 增加训练语料和延长训练时间：

   为了提升模型的表达能力，同花顺增加了训练语料并延长了训练时间。这使得模型能够学习到更多的语言知识和模式，提高模型的性能和稳定性。

4. 参数优化：

   同花顺还优化了模型的超参数设置，如学习率、批处理大小等。这些优化措施有助于提高模型的训练效率和效果。

三、同花顺问财大模型的实践成果

同花顺问财大模型（HithinkGPT）是同花顺在金融科技领域的一次重要尝试。作为国内金融领域首个应用大模型技术的智能投顾产品，问财大模型具备强大的分析、推理和预测能力。

1. 考试成绩优异：

   在同花顺自建的HithinkFinEval数据集中，问财大模型以平均75.9分的成绩通过了17个金融行业考试。这些考试包括证券从业考试、基金从业考试、会计师资格考试等，充分证明了问财大模型在金融领域的专业性。

2. 应用场景广泛：

   问财大模型的应用场景涵盖智能投资助理、智能投研、智能投顾、智能陪练和智能代码生成等领域。它集成了50多种技能，能够全面覆盖投资环节的各个方面。例如，在智能投资助理方面，问财大模型能够根据用户的投资目标和风险承受能力，提供个性化的投资建议和风险提示；在智能投研方面，它能够自动分析研报、公司季报等金融数据，为投资者提供有价值的参考信息。

3. 商业化探索：

   同花顺正围绕大模型技术进行全面的业务改革。问财大模型作为其中的重要一环，已经在商业化方面取得了显著的成果。通过提供联合训练、模型微调、部署落地和SaaS等服务，问财大模型正在为越来越多的金融机构和企业提供智能化解决方案。

四、结论与展望

同花顺大模型的实践表明，深度学习的大模型技术在金融领域的自然语言处理任务中具有巨大的潜力和价值。通过优化方法的应用，可以进一步提升大模型在实际业务中的效果。未来，随着技术的不断发展，大模型将会在更多的领域得到应用和推广。

同时，同花顺也将继续探索和研究大模型技术的优化和应用。例如，利用千帆大模型开发与服务平台提供的强大功能，进一步提升模型的性能和稳定性；结合曦灵数字人技术，打造更加智能、高效的金融服务体验；以及通过客悦智能客服系统，为用户提供更加便捷、贴心的服务。

总之，同花顺大模型的实践和优化为金融行业带来了全新的变革和发展机遇。未来，同花顺将继续秉持创新、务实的精神，推动金融科技领域的不断进步和发展。