高度的个性化服务，结合用户行为数据和生成式，能够提供高度个性化的投资建议和财务规划。 更广泛的数据整合，相对于传统金融机构，能整合来自多种渠道的数据，提供全面的用户画像，支持更精准的服务。
金融大模型典型案例
基本技术架构 垂直类大模型是基于通用大模型进行 WhatsApp 号码数据 二次的开发。先检索相关的知识，然后基于召回的知识进行回答，也就是基于检索增强的生成。一般要经过三个步骤。 ontinuePreTrning:给模型注入领域知识，即用金融领域内的语料进行继续的预训练。一般为了保持模型的通用能力，还需要注入混杂的通用数据。
以激发大模
种问题并进行回答的能力RF:通过RF可以让大模型的回答 在数字营销快速发展的背景下 对齐人们的偏好，比如行文的风格。 . 国外典型案例 国外金融市场更开放、发达，业务量和用户数较多，且金融服务要求更高。在NP出现初期，很多公司就前仆后继地开发大模型或者开发gent。 berg——闭源模型 berg是彭博社于年推出的金融垂直领域大语言模型，是一个有 twd 目录 亿参数、基于模型的M，该团队采取通用模型和特定领域模型混合分析的方式，直接从训练一个的金融领域大模型。其主要优势有以下几点： 数据来源可靠。由于彭博社在几十年的金融业务中积累了大量的金融数据和文件，拥有先天的数据优势，数据来源可靠。
金融数据集来源丰富
数量大。其在金融领域数据集共包含了亿个token，占总数据集token量的%，具体由以下几个部分构成： ③ 模型应用表现好。团队分享了模型的三个定性示例：）生成berg查询语言，berg可以被用来通过将自然语言查询转换为有效的BQ，使BQ更易于访问。）生成新闻标题。由于它在许多新闻文章上进行了训练，可以帮助生成新闻标题。）金融问答。
