一個“技術(shù)問題”,導(dǎo)致巴菲特的伯克希爾-哈撒韋公司股價暴跌近100%。
想必很多小伙伴已經(jīng)感受過了這則鋪天蓋地的消息,所帶來的億點點震撼。
而根據(jù)事后的消息來看,這個大故障是紐交所的合并報價系統(tǒng)(CTA)在更新軟件時出現(xiàn)了問題。
許多專家都對此做了分析,有人認為是CTA軟件在進行版本更新時出現(xiàn)了數(shù)據(jù)一致性問題;也有人提出最大的問題應(yīng)該是出現(xiàn)在了數(shù)據(jù)庫。
但總而言之,這并非是紐交所今年來第一次出現(xiàn)的故障,而是眾多里的一個:
甚至某開源數(shù)據(jù)庫聯(lián)合創(chuàng)始人Jason直言不諱地表示:
>紐交所在CTA軟件上相關(guān)的IT水平還不及中國的大型金融機構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)公司,在中國已經(jīng)很少會發(fā)生這種低級錯誤了。
即便如此,這也不禁令人產(chǎn)生更大的顧慮和擔(dān)憂——
傳統(tǒng)軟件問題尚能引發(fā)如此大的問題,那么站在大模型時代當(dāng)下,AI+金融,是否又能做到準確可信?
正所謂實踐是檢驗真理唯一標準,要回答的這個問題,我們不妨了解一下已經(jīng)在金融領(lǐng)域“上崗”了的AI大模型。
大模型上崗金融,都在做什么?
誠然AI大模型的發(fā)展已然呈現(xiàn)勢不可擋的趨勢,但在金融領(lǐng)域真正應(yīng)用的時候,依舊存在一些顯著的困難和挑戰(zhàn)。
例如數(shù)據(jù)隱私和安全方面,金融數(shù)據(jù)往往高度敏感,涉及個人和企業(yè)的財務(wù)信息,確保數(shù)據(jù)隱私和安全是首要挑戰(zhàn)之一。
并且這些數(shù)據(jù)具有多源和異構(gòu)的特點,需要進行有效的整合和處理,才能確保它們的準確性和完整性。
再如模型本身,大模型往往被視為“黑箱”,因為其內(nèi)部決策過程難以解釋;在金融領(lǐng)域,尤其是涉及風(fēng)險管理和監(jiān)管合規(guī)時,可解釋性和決策透明性是非常重要的。
還有在實時性和資源消耗方面,金融市場瞬息萬變,需要實時數(shù)據(jù)處理和決策支持,大模型的推理涉及到大量的矩陣乘法計算,對硬件的矩陣乘法計算能力提出較高要求,計算復(fù)雜性可能導(dǎo)致響應(yīng)時間延遲,不利于實時應(yīng)用。
加之大模型訓(xùn)練和推理過程需要大量的計算資源和能量消耗,這對企業(yè)的成本和環(huán)保要求提出了挑戰(zhàn)。
而成立于1998年的老牌金融科技公司金證,面對上述固有的重重困難,卻有著自己的一套解法。
在金證看來,大模型的優(yōu)勢在于文本及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理能力、人機交互能力、生成能力和邏輯推理能力較強。
而相比小模型而言,大模型也存在明顯的劣勢,例如大模型“幻覺”問題(即大模型答非所問),大模型的部署算力要求高造成算力資源浪費,部署成本高等問題。
因此,金證的解法就是——通過組合式AI,即大模型+小模型+工具,以此來支撐各個業(yè)務(wù)場景AI需求。
大模型方面,包含金證去年年底推出的K-GPT以及業(yè)內(nèi)眾多頂流的大模型,在特定的金融任務(wù)中發(fā)揮大模型的特長。
小模型則是指諸如OCR、NLP、人臉識別、文字識別、財務(wù)分析等傳統(tǒng)模型,可以細分任務(wù)做到快準狠地處理。
至于工具,則是指地圖、天氣、CRM、郵件、OA等。
一言蔽之,在某個金融領(lǐng)域任務(wù)中,這種模式可以讓大模型、小模型和工具做到“專業(yè)的人干專業(yè)事”,尤其能極大地提高效率。
值得一提的是,相比于通用大模型,金證的K-GPT在數(shù)據(jù)查詢的準確性方面表現(xiàn)更佳,能夠更好地理解金融術(shù)語,提供專業(yè)且數(shù)據(jù)扎實的回復(fù)。
據(jù)了解,K-GPT還支持查看引用的知識源,并具備與實時數(shù)據(jù)和模塊化集成的能力,可以調(diào)取實時數(shù)據(jù)和組件。
依托龐大的金融知識庫,K-GPT專為金融場景服務(wù),其核心優(yōu)勢在于對金融的深入理解、數(shù)據(jù)準確、可驗證性以及支持調(diào)用Agent功能。
從效果上不難看出,金證已然讓大模型在金融領(lǐng)域中合格地上崗,那么針對成本和資源上的痛點,金證又是如何解決的呢?
背后是高帶寬內(nèi)存(HBM)的至強處理器在發(fā)力
金證K-GPT方案中,還有一點比較特別:與英特爾合作,采用了基于CPU的大模型推理方案。
據(jù)了解,他們主要是看中的是英特爾?至強? CPU Max系列處理器。
這是英特爾唯一一款基于x86架構(gòu)并采用高帶寬內(nèi)存(HBM)的CPU系列,采用了片上HBM設(shè)計,內(nèi)存帶寬高達4TB/s。和傳統(tǒng)DDR5內(nèi)存相比,HBM具有更多的訪存通道和更長的讀取位寬,理論帶寬可達DDR5的4倍之多。
要知道,大模型推理涉及大量的權(quán)重數(shù)據(jù)讀取,對硬件平臺的內(nèi)存訪問帶寬提出了很高的要求。
至強? CPU Max具有64GB HBM,每個內(nèi)核可以分攤到超過1GB的內(nèi)存,對于包括大模型推理任務(wù)在內(nèi)的絕大多數(shù)計算任務(wù),HBM都可以容納全部的權(quán)重數(shù)據(jù)。
內(nèi)存帶寬還不是金證選擇這款CPU的全部理由。
英特爾?至強? CPU Max系列還內(nèi)置了英特爾?高級矩陣擴展 (英特爾?? AMX)引擎,大幅提升了大規(guī)模矩陣乘法運算性能。
金證K-GPT基于Transformer架構(gòu),其核心特點包括多頭注意力機制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層,這其中都包含大量矩陣運算,而英特爾? AMX通過1024位TMUL指令和8個獨立的矩陣計算單元,可以每時鐘周期執(zhí)行8次獨立的矩陣乘累加操作,為這些運算提供強大的加速能力。
如此一來,大模型推理的效果如何呢?
在只用單顆 CPU的情況下,推理130億參數(shù)大模型,首個詞元生成時間就能壓到1秒左右,模型推理TPS超過10 tokens/s,用戶提問后約2秒內(nèi)就能得到響應(yīng)。
別忘了遇到負載高峰等情況,還可以同時啟用2顆CPU,性能還能提升將近一倍,可以說足以滿足金融場景的大部分應(yīng)用需求了。
除了硬件層面的突破,英特爾還提供了經(jīng)過優(yōu)化的軟件工具來挖掘硬件潛力。
比如廣泛使用的OpenVINO?工具套件,就被用來專門調(diào)優(yōu)加速模型的Embedding處理進行。
金融場景涉及大量專業(yè)文檔的輸入任務(wù),Emedding正是把文本從離散變量轉(zhuǎn)變?yōu)檫B續(xù)向量的過程,好讓AI能夠理解。
經(jīng)過OpenVINO?工具套件優(yōu)化后,K-GPT大模型的批量Embedding性能提升到3倍之多。
圖注:OpenVINO?工具套件優(yōu)化前后 Embedding性能比較
再比如金證與K-GPT配合使用的開源向量數(shù)據(jù)庫Faiss,英特爾也提供了優(yōu)化版本,以提升在至強? CPU Max上的模型推理性能。
在大規(guī)模向量相似性檢索任務(wù)中,經(jīng)英特爾優(yōu)化過的版本性能可提升至4倍左右。
圖注:英特爾優(yōu)化版 Faiss與原始 Faiss性能對比(越高越好)
除了性能方面之外,金證選擇英特爾?至強? CPU Max系列作為算力底座還帶來其他方面的優(yōu)勢:
首先是靈活性。由于與主流的 x86架構(gòu)完全兼容,金證可以繼續(xù)使用原有的機器,靈活搭配適合自身業(yè)務(wù)的配置。而且 CPU能同時應(yīng)對推理和通用計算,可根據(jù)負載情況隨時調(diào)配資源。
第二是總擁有成本 (TCO)。從長遠來看,CPU路線能以更低的部署和維護開銷,實現(xiàn)與專用加速器相媲美的性能。這對于需要控制預(yù)算的金融機構(gòu)來說至關(guān)重要。
綜合看下來,英特爾?至強? CPU Max系列處理器在硬件能力、軟件優(yōu)化、生態(tài)適配、總擁有成本優(yōu)勢等方面都與金融場景非常契合,不失為業(yè)界大模型落地的一種新思路。
如何評價?
隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷深入,大模型為金融行業(yè)帶來的機遇與挑戰(zhàn)并存。
越來越多的金融機構(gòu)開始探索如何將 AIGC技術(shù)與實際業(yè)務(wù)相結(jié)合,在提質(zhì)增效的同時控制成本。但總的來說,大模型在金融行業(yè)的應(yīng)用仍處于初步探索階段。
金證攜手英特爾打造的這套大模型推理方案,可謂是應(yīng)用層、模型層、算力層的深度融合,為業(yè)界樹立了標桿。
不久前舉辦的金證科技節(jié),就吸引了眾多金融機構(gòu)前來"取經(jīng)"。
作為連接金融與科技的重要平臺,金證科技節(jié)吸引了眾多來自銀行、證券、保險等領(lǐng)域的金融行業(yè)玩家參與,共同探討 AI技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用前景與優(yōu)質(zhì)實踐。
可以預(yù)見,在英特爾的算力加持下,金證將在大模型技術(shù)上不斷突破,助力更多金融機構(gòu)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,為用戶帶來更智能、高效的服務(wù)體驗。
轉(zhuǎn)自：中國網(wǎng)
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