AI
Large language models in financial workflows — fine-tuning, RAG, prompt engineering, on-device LLMs, and inference cost economics.
APPLIED AI
BankStatementParser — це відкритий Python-набір, що перетворює CAMT, pain.001, MT940, OFX/QFX, CSV та скановані PDF на уніфіковану модель транзакцій, придатну для аудиту казначейством — детерміністичні парсери, резервний LLM, OCR, перевірка балансу та огляд.
APPLIED AI
Через дванадцять років після виходу фільм Люка Бессона «Lucy» сприймається не стільки як псевдонаука, скільки як уявний експеримент про те, що відбувається, коли людські знання переходять з біологічного субстрату на...
APPLIED AI
Інтеграція обробки природної мови та розпізнавання зображень призвела до розробки багатомодальних великих мовних моделей (MLLM). У своїй статті Apple представляє MM1,...
APPLIED AI
Розробка підказок структурує вхідні дані великих мовних моделей (LLM) під час виведення — оновлення ваг не потрібне. У статті розглядаються методики, які довели свою надійність у 2024 році: фреймінг завдань без прикладів (Brown et al., 2020), міркування за ланцюжком думок (Wei et al., 2022), вибірка самоузгодженості (Wang et al., 2022), цикли агентів ReAct (Yao et al., 2022), ризики непрямого впровадження підказок (Greshake et al., 2023) та прикладні шаблони RAG у фінансових послугах.
APPLIED AI
Генеративний ШІ перейшов від дослідницького інтересу до виробничого впровадження у 2023 році. GPT-4, Claude 2, Llama 2 та Mistral продемонстрували, що великі мовні моделі здатні виконувати аналіз юридичних документів, генерацію коду та діалог із клієнтами на рівні, порівнянному з людським, що викликало негайні питання управління щодо галюцинацій, витоку даних та дотримання нормативних вимог у сфері фінансових послуг.
