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判别式AI在大语言模型数字金融场景下的创新实践

目录

一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.1.1数字金融发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.1.2大语言模型应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.1.3判别式AI技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

1.2研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

1.2.1核心研究目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

1.2.2主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

1.3研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

1.3.1研究方法选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

1.3.2技术路线规划．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

1.4论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

二、相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.1大语言模型基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

2.1.1大语言模型架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

2.1.2大语言模型训练方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

2.2判别式学习理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

2.2.1判别式学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

2.2.2判别式学习与传统方法的对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

2.3数字金融场景分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

2.3.1数字金融业务模式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.3.2数字金融风险特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

2.4相关技术发展现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

2.4.1自然语言处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

2.4.2机器学习技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

三、判别式AI在大语言模型中的实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

3.1判别式AI技术在大语言模型中的应用思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

3.1.1任务导向的模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

3.1.2精准性优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

3.2基于判别式学习的模型架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

3.2.1特征提取与转换．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

3.2.2输出层优化设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

3.3模型训练与优化方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

3.3.1损失函数设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

3.3.2正则化技术应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

3.3.3模型迭代优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

四、判别式AI在数字金融场景下的创新应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

4.1风险管理与控制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．