7月3日消息，昨日，“2023全球数字经济大会-人工智能高峰论坛”上，度小满CTO许冬亮表示，“对比于通用大模型的能力而言，金融行业非常需要
垂直行业大模型”。
他谈到，“在数据层面，金融行业因为安全及隐私保护要求数据大多存储在本地，通用大模型在金融能力上缺乏必要的训练数据。另外一方面，金融行
业在风控、精度等方面要求较高，系统又比较复杂，再加上金融相关数据实时性的要求很高，所以从这几个维度去看，通用大模型的金融常识、生成的
可控性和准确性都达不到这个行业的最低要求，需要针对金融机构定制的行业大模型去发挥效力”。
今年五月，度小满宣布正式开源千亿级中文金融大模型“轩辕”。轩辕大模型是在1760亿参数的Bloom大模型基础上训练而来，在金融任务测试集中相
较于基座模型效果提升70%以上。
许冬亮认为，“轩辕”大模型运用独创的hybrid-tuning方式，基于度小满实际业务场景积累的海量金融数据进行训练，保证在提升金融能力的同时，不
会损失通用能力。
度小满“轩辕”大模型在金融任务评测中，赢得了150次回答中63.33%的胜率。在通用能力评测中,轩辕有10.2%的任务表现超越ChatGPT 3.5, 61.22%的
任务表现与之持平,涉及数学计算、场景写作、逻辑推理、文本摘要等13个主要维度。
许冬亮透露，“轩辕”大模型开源一个月的时间，已经有上百家金融机构在试用。他认为，行业大模型将帮助积极拥抱大模型的中小金融机构缩小与头部
机构的技术差距。“金融行业有非常多的中小机构，它们的业务规模和科技能力都和头部机构有明显差距，在大模型时代，所有金融机构都能用先进的金
融大模型来解决自己的业务问题，大家重新站在同一起跑线上，这是中小机构跨越‘数字鸿沟’和‘智能化鸿沟’的机遇”。（一橙）
