ChatGPT在金融营销领域的应用(6)

ChatGPT 训练流程

04 模型部署和应用

经训练后获得的模型，或换句话说就是训练得到的权重和偏置矩阵等，则可以部署到所需的应用系统中并对外提供服务。OpenAI将模型部署在微软的Azure云上后，围绕该模型设计，应用了账户、计费、用户界面等模块，同时开放了API接口，形成了我们日常所接触的ChatGPT。从下图的接口示例可以看到，该接口使用起来非常简单（与OpenAI网站的Playground页面内容一一对应）。

ChatGPT是在大量语料上训练出来的语言模型。通过综合提炼这些语料上的语言上下文模式，它能很好地根据输入，预测下一个词或下一段话。也即它能通过提示语，生成回答。对比之前其他NLP模型，GPT有一个重要的设计目标是要在不针对特定任务进行微调的情况下，尽可能地提高模型的泛化能力，从而能在多个NLP任务中实现更好的表现。OpenAI的实验表明，通过利用指令（instruction）和示例（shot），ChatGPT已经能很好地实现这个目标。另一方面，OpenAI通过分析数百万行现有的代码和文档，训练了Codex模型，学习编程语言的语法和编程模式。Codex模型学习了许多逻辑分析和处理的内容，被认为可能是引发了ChatGPT思维链（CoT）的主要原因。通过综合运用指令、示例和思维链，我们可以让ChatGPT产生更有意思的回答。

AI在金融营销领域的应用

AI在金融领域早有过不少成功实施的先例。ChatGPT引起的这次AIGC浪潮，以内容生成为其主要特征，将在金融领域各个需要生成内容、使用内容、核对内容的地方获得各种应用。例如，在金融营销领域，AIGC可以辅助生成营销材料；在投资者教育领域，AIGC可以生成专门针对投资者的金融教育材料；在社群运营领域，AIGC可以辅助快速生成回复等等。