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金证股份自研大模型及AI应用全面接入DeepSeek

上海证券报 2025-02-11 20:54

380价值 --%

上证报中国证券网讯据金证股份官网2月11日消息,近日,金证股份自研大模型及AI应用已完成与DeepSeek主流模型的全面对接,包括DeepSeek-R1和DeepSeek-V3,深度赋能投行、投研、投顾、风控、运营、客服等关键领域的AI应用场景,推动金融服务的数智化转型升级。

大模型基础技术平台层面,金证股份将DeepSeek大规模应用于自研大语言模型K-GPT、代码大模型K-Code等核心AI服务产品,进一步增强了技术平台在金融场景下的语义理解、数据分析、自动化处理及逻辑推理能力。

K-GPT基于开放的模型适配框架,能够灵活接入并即时切换市面上主流的通用大模型。通过引入DeepSeek,K-GPT在语言模型和推理能力方面得到了强有力的支持,为用户带来更加全面、精准且前沿的信息生成体验。

引入DeepSeek的金证大模型在金融行业应用中展现出显著的提升和效果。通过深度融合DeepSeek-R1大模型,金证大模型实现了全面的升级迭代,通过DeepSeek强大且高效的推理能力,进一步增强金证大模型的用户意图理解能力,极大拓宽了金证大模型的应用场景,使之可以更好、更快、更专业地解决已有的场景问题。经内部评估,引入DeepSeek模型之后,金证大模型的输出幻觉降低10%,拒答率下降16%。

K-Code借助DeepSeek的代码生成与优化能力,简化了场景应用的落地开发流程,在提高研发效率的同时确保更高的生成质量,生成结构更为完整、逻辑更为清晰的代码。目前,K-Code已应用于集团内开发和测试人员的代码生成、代码补全、代码优化、bug定位与解决、测试用例生成、代码文档生成、代码规范性检查、代码关键节点注释等场景。经内部评估,全场景的开发效率显著提升15%以上。

金证股份AI技术团队负责人指出,DeepSeek-R1的混合专家架构(MoE)提供了极具成本效益的解决方案,无论是通过本地部署降低GPU算力压力,还是通过API灵活调用模型,都能很好地满足不同业务场景的需求。此外,DeepSeek-R1独特的生成思维链能力,使其决策过程透明可追溯,更加符合金融监管对透明性和合规性的严格要求。

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