大模子的竞速赛甲级职业联赛竞猜，正站在通用底座的基础上，掀翻"领域增强"风暴。

刚刚就出现了个最直不雅的例子：金融领域大模子王座，它易主了！

新王是谁？一会儿出现的全链路金融领域增庞大模子 Baichuan4-Finance，榜单收货绝顶亮眼，专科性和可用性行业第一。

背后的力气和技能，等于领域增强决策。

划个重心，它确凿绝顶值得环球好好琢磨琢磨！因为 Baichuan4-Finance 是百川智能全链条领域增强决策在金融领域的扫尾，该决策也不错奏效迁徙诓骗在其它领域，比如医疗、讲授、法律……一通百通。

而将决策率先在金融领域落地，这等于其背后大模子公司百川智能最径直的实施。

量子位获悉，Baichuan4-Finance 之是以能取得这样的收货，主要原因是其全链路领域增强决策中包括有高质地数据、在模子磨练流程中首创了自阻抑磨练决策，在微调阶段也作念了无数增强职责。

本着客不雅和感性的精神，我们如故老规律，把模子和决策少许点掰开，一齐来看——

开闭源 Benchmark 实测：超 GPT-4o 近 20%

百川公布了一系列 Baichuan4-Finance 的榜单收货，全体来看，该模子在金融类开 / 闭源 benchmark 上均阐扬出色。

出色到什么地步呢？

这样说吧，它能当司帐、能当往来员、能当精算师，纯纯的金融行业万能大通才。

先来看开源的金融 benchmark，FinanceIQ。

浅易先容下，FinanceIQ 是金融领域的汉文评估数据集，涵盖 10 个金融大类和 36 个金融小类，以为 7173 个单项采用题。它的重心是评估大模子在金融场景下的学问和推理能力。

Baichuan4-Finance 位列榜首，全体准确率达 79.23%，而 GPT-4o 是 66.25%。

也等于说 Baichuan4-Finance 最初了 GPT-4o 约 13%。

然自后看闭源的金融 benchmark，FLAME。

FLAME（Financial Large-Language Model Assessment and Metrics Evaluation）是东谈主大财政金融学院在本月 17 日发布的金融评测体系，兼顾专科性和实用性，由两个标的的评测基准构成。

第一个是 FLAME-Cer，主要面向模子的金融专科能力评测，掩饰了 CPA、CFA、FRM 等 14 类泰斗金融经历认证。

在 FLAME-Cer 上，Baichuan4-Finance 全体准确率 93.16%，一举夺魁，超出 GPT-4o 近 20%；在银行、保障、基金、证券等多个经历认证领域，该模子的准确率均冲破了 95%。

第二个是 FLAME-Sce，它侧重模子的场景应用能力，包含 10 个一级中枢金融业务场景，21 个二级细分金融业务场景，近百个三级金融应用任务。

FLAME-Sce 评测中，Baichuan4-Finance 的全体可用率亦然行业最高。

其中，一级中枢金融业务场景的模子全体可用率达 84.15%，金融数据忖度、金融学问表面等应用场景的可用率更是跨越 90%。

从榜单收货来看，Baichuan4-Finance 的精确度和可靠性都在同类模子中脱颖而出，一定进度上阐扬了其在金融学问领域的深厚积聚与专科训诲。

但老话说得好，"尽信书不如无书"，我们也不可拿榜单当唯独的评判程序。

如故得上手看效果（郑重脸 .jpg）。

量子位一连三测，我们来看：

金融行话确认注解

Prompt：以下是一个金融行业常用的术语（黑话），请对这个术语进行确认注解：时间性误期。

Baichuan4-Finance 的回话如下图。

GPT-4o 的回话如下图。

最直不雅的感受，Baichuan4-Finance 的回话更长更丰富，GPT-4o 的回话较为马虎。

仔细阅读后不难发现，Baichuan4-Finance 不仅瞩目发挥了名词认识，还从违抗公约要求、触发条件、后果、措置神志等多个维度来确认注解"时间性误期"，辅以功能道理和使用场景，带例如的那种。

逻辑也了了，有助于读者全面邻接这一认识。

GPT-4o 内容较为浅易，固然有案例浅易例举，但提供的信息量如实比不向前者。

业务叮嘱

Prompt：银行在发现哪些情况时，应将单元银行结算账户的网上银行转账功能关闭，并要求进款东谈主到银行网点柜台办理转账业务 ?

Baichuan4-Finance 的回话如下图，纠合了有关《示知》的规律。

更安妥中国宝宝体质～

GPT-4o 的回话如下。

倒也列举了一些情况，然而莫得纠合骨子要求，比拟贫苦，也不知是否安妥有关规律。

基于财务报表的财务方针索求

Prompt（主要）：你是一位专科的财务数据分析师，负责从提供的已知的财务报表中抽取特定信息。你的任务是针对用户提议的问题，从财务报表中索求有关数据。最终问题是"铁心 2024 年 3 月底，淘宝和天猫集团的转变后 EBITA 是若干？"

在 prompt 里，我们附加了输出扫尾需要恪守的"原则革职"：

准确性：严格基于"财务报表"进行信息抽取，确保所罕有据的准确无误。

完整性：如果"财务报表"中包含用户问题所需的所罕有据，则提供完整的谜底；如果穷乏信息，则在相应的字段中留空。

输出花式：以 JSON 体式输出抽取的信息，确保易于阅读和邻接。

以及这里附上和 prompt 一齐喂昔时的财务报表 OCR 文本。

Baichuan4-Finance 的回话如下。

这一局 GPT 固然也给出了准确谜底，但带了荒谬的笔墨总结；Baichuan4-Finance 更安妥"以 JSON 体式输出抽取的信息"这一阻抑条件。

详尽通盘测试扫尾来看（包括莫得放进来的一些其它 case），Baichuan4-Finance 如实终止小觑，且矫捷性很强。

行业首创领域自阻抑磨练决策

接下来等于我们的必问题枢纽，训出这样强的 Baichuan4-Finance，百川是若何作念到的？

百川智能给出的谜底是，拿磨练阶段的三步走来言语。

哪三步？

磨练数据准备——模子 post-pretrain ——模子微调。

（先预报下，其中的第二阶段含有一个绝顶妙的首创性计谋）

阶段 1：磨练数据准备

第一阶段磨练数据准备，又可细分红数据汇注和数据处理两个措施。

Baichuan4-Finance 涵盖的数据集如表格所示，既包含中枢专科金融学问数据，也掩饰了实施应用类数据，为进步模子金融能力提供了高超的底层相沿。

而且为了保证模子基础能力，团队挑升在磨练流程引入了更高精的通用数据搀杂磨练，确保该模子既能表面塌实，又能实施过硬，不会只聊以自慰。

值得一提的是，在数据汇注阶段，百川在金融行家团队的专科引导下，构建了一个全面、严谨、高质地的金融领域磨练数据体系。

数据框架想象：由行家团队盘算全体数据架构，确保学问体系的完整性和专科性；

高质地数据圈定：依托行家团队的学术洞见，精确定位优质数据源；

专科数据标注：在行家团队引导下进行专科化标注，确保数据质地；

学问体系审核：由行家团队把控学问准确性，考证数据价值。

一通盘这个词等于「学术泰斗背书 + 体系化学问结构 + 严格的质地保障」，都活了。

数据处理这一步，百川选用了智能数据去噪时间、高效数据去重机制、严格数据脱敏等，还建设了一套完整的数据处理体系。

张开来说，开头基于样本可读性、学问密度等多个维度对单个样本进行初步评分；其次，凭据不同数据来源的特色，设定各别化的评估维度权重进行二次评分；终末，通过深度学习模子对多维度评分进行记忆分析，得出样本的最终质地分。

这个体系不仅确保了磨练数据的高质地，更通过鼎新的评估体系和配比优化系统，很好地支捏了模子性能的超卓度。

阶段 2：模子 post-pretrain

第二阶段，来到了模子 post-pretrain。

先敲黑板，在磨练行业领域大模子时，业界目下的精深作念法是通用磨练语料与领域数据相纠合的 CPT 的磨练神志。

这个磨练措施可用，但伴跟着 2 个枢纽挑战。

一是如何笃定最优的数据搀杂比例，包括领域内不同类型数据的配比以及领域数据与通用数据的和会比例；二是如何采用合适的磨练计谋，在课程学习、固定配比磨练以及纠合退火本质等决策中找到最好决策。

在无数本质后，百川发现传统固定配比的径直磨练神志存在剖析颓势：跟着磨练的深入，模子的金融领域能力固然继续进步，但通用能力却显贵着落。

辩论到金融领域包含诸多不同场景，模子的泛化能力至关遑急，因此百川为磨练流程首提了一种鼎新性的计谋——

领域自阻抑的磨练决策 + " loss scaling law + metric scaling law "双重预测推演流程。

以此保证模子通用能力不着落，领域能力进步。

领域自阻抑的磨练决策是啥？一种进步模子垂域泛化能力、又不贬低通用能力的磨练计谋。

这样说吧，在模子 CPT 流程中，领域学问的径直引入会龙套原有 base model 的磨练分别，因此径直基于领域数据或者搀杂通用领域这两种决策进行磨练，势必会让通用能力着落。

于是，不念念龙套通用能力的百川团队就提议了个新的磨练决策，称之为"领域自阻抑"。

具体来说，是在基础领域模子磨练流程中构建一个和基础模子同参且参数不更新的" reference model "，来引导模子磨练的流程不要跑偏，从而达到「通用能力不降，领域能力矫捷增长」的效果。

△在小模子上进行领域自阻抑的推演本质扫尾

Attention Please！

领域自阻抑的磨练决策，百川从很早之前就一直在接洽和迭代。

Baichuan4-Finance 仅仅百川把领域自阻抑的磨练决策诓骗在金融行业的一个落地案例，这个决策骨子上也有泛化性，适配任何一个垂直领域和行业，包括但不限于医疗、讲授……

至于" loss scaling law + metric scaling law "双重预测推演流程，来源是酱婶儿的：

百川团队在小参数目模子上了进行多组参数、多组数据配比本质，得回了虚耗的数据配比到 domain loss 的弧线样本，从而构建了配比到 loss 的记忆模子。

然后再凭据 domain loss 到自建的通用方针体系和金融学问体系的对应关联，构建了 domain loss 到模子最终优化想法的记忆模子。

通过上述两个模子，团队达成了从参数配比到磨练想法以及扫尾的推演流程，从而达到了动态监控和模拟模子磨练趋势。

以下是选用磨练预测决策得回的配比数据磨练出来的模子，全体效果在通用能力上最初通用 base model 效果的扫尾：

在模子 post-pretrain 流程中，百川团队还完成了多维度测试辘集，也等于在每个查验点（checkpoint）进行全场地能力测试。

涵盖了通用学问能力、通用应用能力、金融学问能力、金融应用能力等。

详尽起来，这套磨练和评估决策，确保了模子在金融专科领域的苍劲实力，何况看守了其跨领域的通用性能矫捷不变。

阶段 3: 模子微调

终末的模子微调阶段，主要选用了进行有监督微调（SFT）和强化学习计谋（RLHF）。

进行 SFT，是为了优化模子在特定金融任务上的阐扬；而 RLHF 主如果为了进一步进步模子性能。

这里不张开赘述，但严谨起见，如故取 RLHF 在数学能力上的阐扬为例。

从下图不错看到：

数学增强 -PPO 版块（Baichuan4-Finance）> 数学增强 -SFT 版块（Baichuan4-Finance w/o PPO）> 非数学增强 -SFT 版块（Baichuan4-Finance-Base-SFT）。

回头看没作念强化时（蓝色弧线），模子 Pass@1 和 pass@5 扫尾的准确率产生了较大的各别化，这样标明模子自己在各个数学能力项上依然有很大的后劲。

而作念完强化后（橙色弧线），模子在数学方面的能力有了很大的进步，且进步趋势和后劲趋势（蓝色弧线）呈正有关。

因此这标明，强化学习的引入，能让模子在数学这类谜底聚焦的问题上性能阐扬的更好。

全场地进步金融行业价值

在攻克了「通用能力与泛化能力的均衡」这一模子在垂直领域应用的主要难题后，Baichuan4-Finance 就能大展技艺了，得以在多维度为金融行业达周至面价值的进步增强。

遵循优化层面：模子大概智能处理文档审核、客户商榷、产物营销等无数粗浅职责，显贵进步运营遵循，开释东谈主力资源。

风控合规方面：依托深厚的金融专科学问和法律国法邻接能力，能为机构提供精确的风险识别和合规保障。

客户劳动层面：依托模子庞大的多轮对话邻接和金融专科学问问答能力，通过 7*24 小时的智能反映和个性化劳动，全面进步客户体验与惬意度。

决策支捏方面：基于模子庞大的数据分析能力，大概为阻抑层提供专科的市集知悉和决策建议，助力机构达成数字化转型和业务鼎新。

举个 Baichuan4-Finance 用户的简直栗子

某买卖银行信用卡中心，逐日需处理数十万通客户商榷，业务岑岭期更是忙得不可开交。

基于 Baichuan4-Finance 搭建智能客服措置决策后，该中心充分利用了模子在金融专科学问和多轮对话方面的上风。

系统可准确邻接客户意图，自动回话包括账单分期、额度转变、优惠作为、积分兑换等常见业务商榷，并可纠合客户骨子需求进行精确的产物保举；而针对复杂问题，模子可进行多轮对话澄澈，确保准确邻接客户需求。

同期，系统还可基于及时交互场景，纠合用户画像，提供个性化的措置决策和产物建议，并在触及敏锐信息时进行智能脱敏处理。

扫尾等于，目下该中心有 7*24 小时准确的即时反映，客户恭候时辰镌汰 80%，还减少了 40% 的东谈主工本钱，预期可进步 30% 的产物转换率。

再比如，某保障公司诓骗 Baichuan4-Finance 打造智能营销扶直系统，将产物匹配准确率进步了 50%；还瞻望可贬低 30% 的获客本钱；通过个性化营销计谋，预期可将产物转换率进步 40%，达成养老欢喜产物精确营销。

而且，在通盘的骨子应用中，由于能时刻在线，多轮对话能力庞大，专科学问储备浑朴，为用户提供个性化劳动，所灵验上了 Baichuan4-Finance 的机构，以往使用传统东谈主工客服参与枢纽中可能出现的反映速率慢、劳动质地不彊壮、专科学问储备不及等痛点，十足被措置。

前边我们提到过，Baichuan4-Finance 是百川行业首创领域自阻抑磨练决策在金融这个领域的落地体现。从以上具体效果、数据和口碑反馈不错看出：

这决策灵验、好用，首战奏效。

而百川的下一步，势必是以自家基座大模子打底，对准各个领域、行业，一一进行"领域增强"。

与此同期，百川我方的大模子生态体系也在昔时的近两年时辰内，迟缓搭建起来——

也曾劳动数千家客户，包括北电数智、完整寰宇游戏、爱奇艺、360 集团、生学讲授、爱学堂等五行八作的领头羊；和洽多家行业生态伙伴，如信雅达、用友、软通能源、新致软件、达不雅数据、华胜天成等；还联袂了中国移动、中国电信、中国联通等运营商。

回偏激看，Baichuan4-Finance 的发布，不仅标记着百川智能时间计谋的最初地位、首创决策的实用价值，见证了通用模子泛化到垂直领域的庞杂价值。

更预示着，2025 年起，大模子的能力，将在更多行业和领域内产生更为深远长久的渗入和影响。

FLAME GitHub 地址：

https://github.com/FLAME-ruc/FLAME/tree/main

—  完  —

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