同花顺大模型技术革新与投资应用实践

随着人工智能技术的飞速发展，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佼佼者，积极拥抱这一技术变革，将大模型技术深度融入其业务体系，不仅提升了服务效率，更开创了金融科技的新篇章。本文将深入探讨同花顺大模型的技术应用及优化实践，并重点介绍其在投资领域的创新应用。

一、同花顺大模型的技术应用

同花顺大模型主要应用于金融领域的自然语言处理任务，如智能问答、智能推荐、舆情分析等。这些任务要求模型能够准确理解用户意图，从海量金融数据中提取有效信息，并给出精准、及时的回答或建议。

为了实现这一目标，同花顺采取了多种技术手段对大模型进行优化。首先，通过引入Continue-Train训练方法，针对金融领域的特定任务对模型进行二次训练，使其更加适应金融相关的NLP任务。其次，采用词级别的MLM（Masked Language Model）方法，以词为单位进行MLM训练，增强模型的语义表征能力。此外，还通过领域数据（DAPT）和任务数据（TAPT）的第二阶段预训练、动态mask、增加训练语料和延长训练时间等方法，不断提升模型的表达能力和泛化能力。

二、同花顺问财大模型的实践探索

同花顺问财大模型（HithinkGPT）是同花顺在金融领域的一次重要实践探索。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自然语言处理能力和金融数据分析能力，能够为用户提供一站式标注和评测服务。

问财大模型采用了transformer的decoder-only架构，提供了多种版本选择，支持API接口调用、网页嵌入、共建、私有化部署等能力。在应用场景方面，问财大模型涵盖了智能投资助理、智能投研、智能投顾、智能陪练和智能代码生成等领域，集成了50多种技能，涵盖投资环节的各个方面。

为了提升问财大模型的金融专业性，同花顺自建了HithinkFinEval数据集，涵盖了多个金融行业考试内容，通过让大模型“考试”的方式，验证其金融知识和分析能力。测试结果显示，问财HithinkGPT-70B大模型在多个考试科目中均表现出色，优于开源模型。

三、同花顺大模型的优化实践

在优化实践方面，同花顺不仅关注模型的技术性能提升，还注重模型的合规性和安全性。为了确保模型的合规性，同花顺大模型团队建立了规范的语料清洗流水线，确保去除敏感数据、低质量数据和重复内容。同时，结合人工审查保证训练语料的质量。在模型训练过程中，通过使用大量安全语料并结合RLHF（Reinforced Learning from Human Feedback）技术，与人类价值观对齐，以增强模型回复内容的安全性。

在线上使用时，模型经过三层安全合规审查，包括模型判断、敏感词检测和人工审查，以确保其合规性和安全性。此外，同花顺还通过内置的智能风险识别系统，实时监测和召回潜在风险的提问意图，风险召回率超过99.5%。

四、同花顺大模型的投资应用前景

同花顺大模型在投资领域的应用前景广阔。通过智能问答系统，用户可以快速获取到最新的金融信息、投资建议和市场分析。同时，智能投顾系统可以根据用户的投资目标和风险承受能力，为其提供个性化的投资建议和资产配置方案。这些功能不仅提升了用户的投资体验，还降低了投资门槛，使得更多投资者能够享受到金融科技带来的便利。

未来，随着技术的不断发展，同花顺大模型将在更多领域得到应用和推广。同时，如何进一步提高大模型的效率和可解释性，以及如何将大模型更好地应用于实际业务中，将是同花顺继续探索和研究的重要方向。

五、关联产品：千帆大模型开发与服务平台

在同花顺大模型的技术应用及优化过程中，千帆大模型开发与服务平台发挥了重要作用。该平台提供了丰富的模型训练工具和资源，支持多种模型架构和训练策略。同时，平台还提供了便捷的模型部署和集成服务，使得同花顺能够快速将大模型应用于实际业务中。

通过千帆大模型开发与服务平台，同花顺不仅提升了模型的开发效率和质量，还降低了模型应用的门槛和成本。未来，随着平台的不断完善和升级，同花顺将能够在更多领域实现大模型的快速落地和优化。

综上所述，同花顺大模型的技术应用及优化实践为金融科技领域带来了新的发展机遇和挑战。通过不断探索和创新，同花顺将继续引领金融科技的发展潮流，为用户提供更加智能、高效和安全的金融服务体验。