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大模型在金融领域的应用技术与安全白皮书(76页)

行业报告下载 2024年05月28日 08:16 管理员

金融市场的高度复杂性和快速变化对分析方法有了更高的要求。传统分析方法通常依 赖于固定模型和有限的数据处理能力,因而难以适应这种动态性。而智能体(Agent) 可以通过持续学习和自我调整,更有效地理解和适应市场变化。它们具有处理大量多 样化信息的能力和实时反应机制,能够解决传统方法难以应对的复杂金融问题。 智能体是通过在特定环境中感知、思考和行动来实现特定的目标的计算实体,具备自 主性、反应性、社会性、主动性等特征。在金融领域,智能体通过计划、记忆和行动 等三个模块的紧密配合来实现目标。计划模块制定和优化策略,记忆模块存储经验和 知识,而行动模块将这些策略和知识转化为具体行动。这种协同作用使得智能体能够 有效地处理复杂金融任务,并持续学习和适应变化,以提高其在金融环境中的性能和 效率。 在计划模块方面,智能体借鉴了人类处理复杂任务时将其解构为更简单的子任务来完 成,根据执行过程中的环境反馈结果,迭代进行计划修正,其中主要包括了任务分解 和模型自我反思两个关键过程。 任务分解是将复杂任务分解为更易于管理的子任务,并为每个子任务制定合理计划。 一类常用方法包括解决简单金融问题的以思维链(CoT)为代表的逐步规划和执行方 法、解决较复杂金融问题的以思维树(ToT)为代表的多路规划并择优路径选择方法、 以及解决多因子耦合复杂关系金融问题的思维图(GoT)为代表的更复杂操作规划策 略等。该类方法本质上是通过精心设计提示,激发和调动大模型中潜藏着的更擅长规 划的认知部分。另一类方法则是借助外部金融领域专用问题规划器,进行整体系统性 逻辑规划,例如,利用大语言模型首先将问题翻译成问题规划域定义语言(PDDL)描 述,然后利用外部专用规划器搜寻最佳计划,然后生成计划规划语言,最后再利用大 语言模型将该计划规划语言翻译成以自然语言表达的计划,以驱动行动模块执行任务。

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资源名称:大模型在金融领域的应用技术与安全白皮书(76页)


标签: 金融行业报告

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