? 农行 ChatABC 大模型方案横空出世，在金融科技领域掀起波澜。它凭借强化学习支持的代码生成能力，为金融行业的数字化转型提供了全新的解决方案。这一方案究竟有何独特之处？它又是如何在众多竞品中脱颖而出的？接下来，我们将深入探讨农行 ChatABC 的行业领先方案。
? 技术架构：五位一体的创新体系
农行 ChatABC 的技术架构基于 “算力、数据、模型、工具、应用” 五位一体的创新体系。在算力方面，构建了云原生异构算力新基础，通过容器化技术统一管理 GPU、NPU 等各类 AI 芯片，实现了算力的弹性调度和高效利用。这种架构不仅提升了 AI 算力的利用效率，还为大模型的训练提供了强大的支撑。
数据层面，农行打通了大模型持续迭代的闭环。通过优配比、巧回收、自强化等策略，合理调节内外部数据比例，采集人工用户的回答作为模型优化的 “燃料”，并应用用户打分数据提升奖励模型的精准度。这种数据闭环确保了模型能够不断学习和进化，从而提供更准确的服务。
模型方面，农行打造了多模型融合的开放新生态。AI 平台采用开放式框架，快速纳入各类开源模型和商业模型，逐步构建适应不同场景的模型库，并初步构建了一套适应金融特色的模型评价体系。这种开放的生态模式，使得农行 ChatABC 能够不断吸收最新的技术成果，保持技术的领先性。
工具层面，农行铺设了模型流水线训练新管道。依托 kubeflow 等基础组件，构建了多条 AI 大模型的训练流水线，实现了模型微调训练的自动化流转和多模型并行训练，大幅提升了训练效率。同时，深度应用 DeepSpeed、FastTransformer 等加速框架，解决了模型并行、数据并行等训练难题。
在应用方面，农行探索了大模型知识融合新架构。构建异构知识库，支持全文检索、知识推理等各类知识检索场景需求，并深度定制全文检索框架，打造基于置信度的模型知识问答和知识库检索的评价体系，实现了多源知识的无缝融合。
? 核心功能：强化学习赋能代码生成
强化学习是农行 ChatABC 的核心技术之一，它在代码生成方面发挥了重要作用。通过强化学习，模型能够不断优化代码生成的质量和效率。例如，在辅助编码场景中，ChatABC 支持代码生成、单测生成、代码翻译等功能，已超过 8 万行代码投入生产应用。
具体来说，农行 ChatABC 采用了人类反馈的强化学习（RLHF）技术，结合金融知识进行融合训练调优。通过巧妙设计用户点赞点踩和用户回答问题的功能，采集人工用户的回答作为模型持续优化训练的 “燃料”，并应用用户打分数据提升奖励模型的精准度，使模型学会 “左右手互博”。这种自强化机制使得模型能够不断提升自身的性能，生成更符合需求的代码。
此外，农行 ChatABC 还支持多轮对话的交互形式，能够理解用户的上下文，提供更精准的代码生成建议。在实际应用中，开发人员只需输入需求描述，ChatABC 就能自动生成相应的代码，大大提高了开发效率。
? 应用场景：多领域同步试点
农行 ChatABC 已在多个领域同步进行试点，包括智能问答、智能客服、辅助编程、智能办公、智能风控等。在智能问答场景中，ChatABC 已提供超过 200 万次问答服务，能够准确回答用户关于金融知识的各种问题。在辅助编程场景中，其代码生成功能为开发人员节省了大量时间和精力。
在智能客服领域，ChatABC 能够快速理解用户的问题，并提供准确的回答，提升了客户服务的效率和质量。在智能办公场景中，它可以辅助员工处理日常工作，如生成报告、撰写邮件等。在智能风控领域，ChatABC 通过分析大量的数据，能够及时发现潜在的风险，为银行的风险管理提供支持。
? 行业对比：领先优势凸显
与其他金融机构的大模型应用相比，农行 ChatABC 具有明显的领先优势。例如，平安银行的大模型应用主要侧重于智能辅助工具和金融服务机器人，而招行的 “AI 小招” 则主要应用于财富管理领域。相比之下，农行 ChatABC 的应用场景更加广泛，涵盖了金融行业的多个核心领域。
在技术方面，农行 ChatABC 采用了全栈自主的人工智能服务平台，实现了 AI 技术的自主可控。同时，其强化学习技术在代码生成方面的应用也更加深入，能够生成更符合金融行业需求的高质量代码。
此外，农行 ChatABC 还构建了开发者生态，吸引了来自八地近两百名的小伙伴加入联合攻坚团队，共同推动大模型的应用和发展。这种生态建设不仅提升了模型的性能，还为金融行业培养了大量的 AI 人才。
? 总结与展望
农行 ChatABC 的行业领先方案为金融行业的数字化转型提供了新的思路和方法。其五位一体的技术架构、强化学习赋能的代码生成功能以及多领域的应用试点，都展示了其强大的实力和潜力。未来，随着 AI 技术的不断发展，农行 ChatABC 有望在更多领域发挥重要作用，为金融行业的智能化升级做出更大贡献。
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