株主総会にて6月25日、銀行業務における大型モデルの活用を継続し、特殊な費用対効果測定システムを設置しました。 管理は、100,000人以上のスタッフを持つ機関のAIの推進の鍵が入力の効率を制御することです。

平均消費量 30億トークン

雇用主は、5月末に、主に事業部門が生産する大型モデルであるトークンの平均消費量は3億ドルに達したと述べた。 小売のシーンは比較的見やすくなります。

同時に、採用AI処理事業が直面する時間数の比率は、昨年末に1:13から上昇し、5月末に1:9に近く、プロセスの一部でより大きなモデルのシェアが増加していることを示しています。

1セントあたり約20のコストメリット比

Zhou Tianxiang氏は、「AI First」戦略の導入に先立ち、コールは、技術ラインに沿って費用対効果測定のより完全なシステムを確立しました。 コストエンドは、主にR&D入力とトークンコストで構成され、利益は6次元で測定されます。

行の現在のキャリブレーションに基づいて、より大きなモデルの方向のコストメリットは、毎セント20以上で維持されます。つまり、「$20の入力は$100を生成することができます。」 しかし、銀行チェーンは長きにわたり、案件の正確な定量化は複雑であり、関連するアルゴリズム、データソース、データの品質は調整され続けます。

コード生成インプット比5%のみ

資源配分の観点では、採用は大規模なモデルのプログラミングで相対的な拘束を行なっています。 Zhou Tianxian は、ビジネス管理アプリケーションよりも、コード作成段階でトークン消費が起こる可能性が高いことを示しています。

そこで、現段階では、大型ソフトウェア構造の対応や、改善に必要な生成コードの読みや性能、安全性について、大きなモデルはまだショートボード化した。 本判断に基づき、内部ソフトウェア開発のための「アクティブフォローアップと慎重なアプリケーション」戦略を導入しました。 現在、大型モデルプログラミングでは、全出力入力の5パーセントのみが使用されます。

コールは、科学と技術の年間投資の合計が約13億元であることを示しています, 全体的な技術入力における資本購入の現在のシェアは高くありません, そして、AIの追加のエネルギーのための部屋があります. 「スマートバンクの構築」を目標に、経営指標や支援システムが一層洗練されていきます。