报告的核心观点 - 人工智能作为新质生产力的代表,有望带来新的生产力变革[1] - AI大模型是人工智能发展的重要里程碑,其工作原理是先通过在大规模语料库上进行预训练,再通过优化和调整,不断提高预期结果输出的准确性[2][3] - 目前通用大模型取得了显著成果,但如何将通用大模型落地垂直领域是目前各个行业面临的关键问题[3] - 评级行业可以探索大模型落地,助力评级行业转型升级,需要关注三大关键要素[3] 报告内容总结 1. AI大模型的原理和发展 - 人工智能发展经历了机器学习、深度学习和AI大模型三个重要里程碑[2] - AI大模型指拥有更多参数的模型,通过在大规模语料库上进行预训练,学习语言的统计规律,再通过优化和调整,不断提高预期结果输出的准确性[2][3] - 大规模的数据源和预训练是实现预期结果的关键[2] 2. AI大模型在垂直行业的应用进展 - 目前通用大模型取得了显著成果,但如何将其落地垂直领域是目前各个行业面临的关键问题[3] - 国内外AI大模型技术正在迅速迭代,并在多个垂直行业应用场景中取得初步进展[3] - 政策端和产业端都在积极推动大模型在垂直行业的应用[3] 3. 大公国际探索AI大模型赋能评级行业的关键要素 - 同时具备人工智能应用技术和高水平评级技术的专业人才[4] - 能够对标评级应用场景的"AI大模型"[5] - 巨量级数据资源[6][7] - 注重数据安全隐私保护,实现有效的数据治理[7]