近年來，人工智能技術廣泛運用于金融服務行業等各大領域，為行業發展不斷注入活力。加強人工智能技術研究，可解決金融行業“數據孤島”等難題，提高金融服務效率。度小滿積極布局人工智能技術，不斷攻克創新技術難題，其自主研發的軒轅(XuanYuan)預訓練模型在CLUE1.1分類任務中表現出色，為度小滿今后的人工智能研究提供了有力依據。
軒轅預訓練模型在CLUE1.1分類任務中排名第一
自然語言處理是人工智能皇冠上的明珠，近日，度小滿AI-Lab讓人類摘得明珠的步伐又前進了一步。據中文語言理解領域的權威測評基準官網公布，度小滿AI-Lab研發的軒轅(XuanYuan)預訓練模型在CLUE1.1分類任務中“力壓群雄”獲得了排名第一的好成績。距離人類“表現”僅差3.38分！
CLUE是中文語言理解領域最具權威性的測評基準之一，涵蓋了文本相似度、分類、閱讀理解共10項語義分析和理解類子任務。其中，分類任務需要解決6個問題，例如傳統圖像分類，文本匹配，關鍵詞分類等等，能夠全方面衡量模型性能。該榜單競爭激烈，幾乎是業內兵家必爭之地，例如快手搜索、優圖實驗室 & 騰訊云等等研究機構也都提交了比賽方案。
據悉，位居榜首的“軒轅”是基于Transformer架構的預訓練語言模型，涵蓋了金融、新聞、百科、網頁等多領域大規模數據。因此，該模型“內含”的數據更全面，更豐富，面向的領域更加廣泛。
度小滿積極布局前沿技術，致力打破行業“數據孤島”
預訓練模型是一種遷移學習的應用，可以利用幾乎無限的文本，學習輸入句子的每一個成員的上下文相關的表示，它隱式地學習到了通用的語法語義知識。換句話說，預訓練模型把通用人類的語言知識先學會，然后再代入到某個具體任務。它可以將從開放領域學到的知識遷移到下游任務，以改善低資源任務；還可以使自然語言處理由原來的手工調參、依靠 ML 專家的階段，進入到可以大規模、可復制的大工業施展的階段。
目前，除了預訓練，度小滿AI-Lab在文本分類、信息抽取和技術資源等方向亦有布局。在戰略上會有兩點側重：首先加強自身的數據生態建設，合法合規使用用戶數據，解決數據孤島；其次通過產學研相結合，布局前沿技術，落地金融場景業務。目前，度小滿與北京大學光華管理學院成立了“金融科技聯合實驗室”，和西安交大成立了“西安交通大學-度小滿金融人工智能聯合研究中心”，并與中國科學院自動化研究所共建博士后工作站，共同開展人工智能及相關領域的博士后聯合招收培養。
在當前這個以技術為驅動的時代，金融行業的發展已離不開科技的賦能。作為沿承了百度技術基因的金融科技企業，自成立以來，度小滿積極在前沿技術領域布局，切實提升自身核心競爭力，為金融行業發展提供技術支撐。未來，相信在以度小滿等為代表的創新型金融科技企業的共同努力下，金融服務行業的發展必將迎來全新的局面。
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