VIP Data

开发数据驱动的金融科技产品意味着处理大量复杂且有时非结构化的数据。 自然语言处理 分类和命名实体识别等机制对于将分散或非结构化的交易信息转化为可以更有效地分析的数据集至关重要。经过处理后，这些数据可用于各种应用。例如：

欺诈检测： 将基于 的向量表示的交易分类为“欺诈”或“非欺诈”
产品推荐： 比较基于 的表示产 玻利维亚电话号码数据 品描述的向量，并计算这些描述之间的相似度
语义搜索： 通过将自然语言搜索查询的向量表示与所有可搜索数据的向量表示进行比较来检索搜索结果
虽然这些语言处理技术已经存在了一段时间，但 模型使它们更加准确和高效。

模型将迁移学习的概念引入自然语言处理。 或 等公司训练大型模型，使其具有广泛的语言理解概念。许多预训练模型都可以在 或 等平台上以开源下载的形式获得。这些预训练的通用模型可以针对任何特定领域的应用程序进行微调。由于这些模型已经对世界有了基本的了解，因此微调所需的训练数据比从头开始训练整个模型所需的训练数据少得多。这种方法不仅在分类或实体提取等任务中提供了更好的性能。这还意味着构建 应用程序的概念验证要容易得多，从而降低了失败的风险。

金融科技中与 模型相关的陷阱
模型包含大量语言知识。这需要付出代价：参数数量巨大。例如， 的全尺寸版本包含约 亿个参数，而最近的 模型包含 亿个参数。