AI金融大模型挑战赛baseline思路分享与技术应用落地方案

本文档的标题表明，它是一份介绍如何应用人工智能大模型（特别是ChatGLM模型）在金融领域的挑战赛中的60分基准策略的资源。ChatGLM可能是一个特定的人工智能语言模型，用于生成和理解自然语言对话，这在金融领域中尤其重要，因为它可以帮助创建智能的客服系统，自动化的交易助手等。SMP 2023可能指的是某一年的某个挑战赛，而“60分”可能是指基准得分或入门级别的评价标准。baseline通常指的是一个参考标准或者起始点，用以评估后续模型的性能改进。 文件描述中重复提及作者在AI大模型应用领域的深耕成果，以及提供帮助的意愿。作者强调了自己在大模型账号的获取、环境的搭建以及AI模型技术落地等方面的专长和经验。这表明文档内容可能不仅限于介绍一个基准思路，还可能包含了更深入的技术细节、实践案例和可能的解决方案。 文件的标签为“人工智能 金融商贸”，这进一步证实了文档内容聚焦于将人工智能技术应用于金融领域，并可能涉及商贸相关的话题。人工智能在金融领域的应用极为广泛，涵盖了风险评估、算法交易、市场分析、客户服务等多个方面。 压缩包内的文件结构包含了多个文件和文件夹。LICENSE文件通常包含授权信息，说明用户在法律允许的范围内使用该资源的条件。README.md文件则很可能包含了对整个项目或挑战赛介绍的详细说明。img文件夹可能包含相关图表、图像或其他视觉辅助材料。llm_demo可能指的是语言大模型的演示文件，用于展示模型的功能或特定的案例。data_extract文件夹则可能包含了用于训练或评估模型的数据集。 基于以上分析，本文档的知识点可能包括但不限于以下内容： ***大模型在金融行业应用的概述。 2. 金融领域中AI大模型的具体应用场景，如客户服务、风险管理、智能分析等。 3. 介绍ChatGLM模型的特点及其在金融行业中的优势。 4. SMP 2023挑战赛的具体规则和要求，以及“60分基准思路”的定义和重要性。 5. 如何搭建和配置AI大模型运行的环境，包括硬件选择、软件依赖等。 6. 大模型账号获取的途径和方法。 ***模型技术在金融行业落地的策略，包括模型部署、性能监控、持续优化等。 8. 可能遇到的挑战和解决方案，包括数据隐私、合规性、技术兼容性等方面。 9. 展示模型能力和效果的演示案例，如llm_demo中可能包含的模型使用示例。 10. 如何利用提供的数据集进行有效训练，以及数据预处理、特征工程等重要步骤。 11. 授权信息，说明用户使用这些资源时应遵守的法律条款和权利义务。 通过阅读这份文档，读者可以期待获得关于如何应用人工智能大模型解决金融领域问题的深入见解，以及如何在实践中应用和优化这些模型的实战指导。