对于地球上的许多人来说,2023 年是充满麻烦的一年——战争、暴力、人口流离失所、灾难、极端主义、生活成本上升和贫困。在我们这个行业工作的人们相对幸运,我们中的一些人被令人兴奋的 GenerativeAI 龙卷风所鼓舞。正如高频交易在 2000 年代改变了资本市场的词汇,数字化在 2010 年代改变了银行和金融服务词汇一样,GenAI 也以相当快的速度为我们带来了新的人工智能词汇。
有了它,我们遇到了许多术语,其中许多术语在 2022 年几乎没有使用过,但现在具有新的或非常不同的含义。我和金融服务领域的许多其他人每天都会在日内使用它们。如果您是少数(不)幸运的人之一,那么这里是我最喜欢的三个的快速回顾!
第 1 学期:矢量数据库
所谓的矢量数据库已成为许多企业 GenAI 堆栈的核心,作为提高提示响应质量的一种手段。替代方案(例如,没有附带数据库的“微调”大型语言模型 [LLM])价格昂贵,并且充满风险和合规性开销。矢量数据库捕获专有的企业信息,带来成本效益,并提供比较控制。金融服务公司当然正在排队使用矢量数据库。
具有讽刺意味的是,在金融领域,向量多年来一直是交易和风险管理领域占主导地位的矩阵代数的组成部分。此类“向量”和矩阵的数据存储也已经存在了数十年,通常在柱状数据库中,或者在 Python (Pandas)、R、MATLAB 和 SAS 等语言中使用的表或数据框。当检索和使用时,例如作为金融时间序列和面板数据,结合线性和时间序列回归等技术,它们可以推动预测分析、异常检测和计量经济学。它们还有助于为回溯测试提供信息,尤其是交易、投资组合管理和风险策略。虽然资本市场(前台和中台)主导了矩阵代数的发展,但越来越多以分析为中心的用例,例如营销、欺诈检测和数字化,通常在整个金融组织中采用数据科学和向量。
因此,当 2021 年 XNUMX 月一位前同事去一家“矢量数据库”初创公司工作时,我着迷了。他的文章关于
使用矢量数据库解决复杂问题 2022 年 XNUMX 月 ChatGPT 之前的文章引起了我的注意,因为他强调了非常具体的向量类型——向量嵌入——编码的易于搜索的可导航向量,从非结构化信息(如单词、图像等)中捕获知识。当 ChatGPT 同年晚些时候推出时,此类向量存储嵌入类型被提升为管理语义的关键工具。最常见的是,商店是矢量数据库,其中
现在有很多。它们已经为金融服务和资本市场应用程序提供支持,最常见的是
自然语言处理用例例如,总结法律文件和财务报告,或从社交媒体和新闻源中捕捉情绪。然而,他们也在解决更多问题
涉及的应用例如,通常与传统统计和机器学习一起增强交易和风险管理洞察力。
顺便说一句,我以前的同事加入的公司成为了 GenAI 独角兽公司,估值高达 750 亿美元。如果你能得到它,那就太好了!
第 2 学期:RAG,阿卡 检索增强生成
2023 年春季,RAG 几乎没有被任何人提及,至少在大写的 RAG“检索增强一代”的意义上是这样。这些术语的谷歌搜索统计数据从 2023 年 XNUMX 月左右开始加速,到秋季,RAG 无处不在,这是矢量数据库帮助驯服大型语言模型“随机鹦鹉”的主要管道方法。一方面,RAG 封装了提供企业数据工作流程的管道,另一方面,务实地帮助金融公司减少幻觉并适应内部和外部风险管理和人工智能合规流程。
这里有
多种类型的 RAG 管道,而且它们可能显得极其复杂。但是,可以将 RAG 简单地视为在提示、企业数据和大型语言模型之间提供数据管道。要了解更多信息并了解它如何影响财务,请阅读我的
精细额外博客 或者观看
这个精彩的网络广播 总结 RAG 的风险管理机会。如果您在任何阶段开始实施它们,您可能会探索“RAG 友好”环境,例如 LangChain 和
骆驼索引。
第 3 学期:幻觉
我在上一节中使用了“幻觉”一词,将其视为由 RAG 解决的问题,进而由向量数据库解决。有了 GenAI,幻觉不再只是刺激大脑创造力的触发因素,例如甲壳虫乐队的受毒品启发的 Sergeant Pepper 的 Lonely Hearts Club Band 或 Beachboys 的 Good Vibrations。它们也不是许多民族所实行的萨满教梦想的保留地,例如
东西伯利亚楚科奇人,也不是利用改变思想技术的身体活动,例如瑜伽、按摩和密宗性爱。 “幻觉”这个词现在也适用于法学硕士无法导航模型无法访问的信息或滥用现有信息的情况。很快就变得非常明显
ChatGPT、Bard 和类似系统容易产生人为的“幻觉”响应,当信息不灵通的行为随之发生时,这些就会带来风险。
事情的转折就在这里。人工智能投资者马克·安德森 (Marc Andreessen) 表示,虽然大多数人将幻觉视为错误,但当人工智能被用作人工智能时,它们作为功能可能会有所帮助。 共同创造者、建议者和猜测者。作为头脑风暴的辅助工具,他们的猜测可以激发人类的创造力。例如,安德森强调了律师在案件准备过程中如何使用人工智能的“虚构”建议来想象新颖的法律策略。在金融服务领域,华尔街的交易员已经在使用生成式人工智能和矢量数据库来寻找交易机会——在大众波动时进行调整。
无论您如何看待 GenAI,它确实给我们带来了令人愉快的新词汇!
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