课程大纲

第一天：大模型技术栈概述与数据处理

模块一：大模型技术栈概述与发展趋势

• 大模型技术栈简介

• GPT、QWen、DeepSeek等预训练大模型的核心架构与应用场景

• Transformer架构：其在语言模型、图像生成、情感分析等多个领域的广泛应用

• 最新技术：Mixture of Experts（MoE）、Sparse Models与大规模模型训练的优势与挑战

• 零售信贷应用案例：大模型在贷前准入、授信决策、风险预测等环节中的应用

模块二：数据拓展与增强

• 数据增强与生成： 使用生成式模型（如GPT、DALL·E）进行数据扩展和合成，解决数据稀缺问题

• 生成式对抗网络（GAN）与扩散模型（Diffusion Models）在数据生成中的应用

• 大规模数据预处理：如何使用大模型技术自动化数据清洗、特征选择与异常值检测

• 外部数据引入：社交媒体、电商行为、公共信用数据等多源数据的融合，提升模型的综合预测能力

模块三：小样本学习与模型构建

• 小样本学习的挑战与技术

• Few-shot       learning与Zero-shot learning：如何利用大模型如GPT-4等进行小样本学习，并在贷前准入中快速进行决策

• Meta-learning：如何通过模型学习如何学习，以应对新数据的快速适应

• 迁移学习与增量学习

• Fine-tuning：如何在小样本数据上通过预训练模型（如BERT、GPT等）进行微调，提升模型的学习能力

• 增量学习：基于实时数据流进行持续优化，避免过拟合并提升模型适应性

• 多任务学习：结合多个任务（如风险评估、信用评分、用户画像）进行联合训练，提升模型的泛化能力

模块四：模型评估与优化

• 最先进的评估方法

• Cross-validation与Bootstrap：基于小样本的模型稳定性评估方法

• 公平性评估：使用公平性指标（如Disparate Impact）检查模型是否对不同群体有偏倚

• 模型优化与自动化调参

• 超参数优化：使用贝叶斯优化与超参数搜索（如Grid Search）进行自动化调参

• 正则化方法：使用Dropout、L2正则化等技术，减少模型在小样本数据下的过拟合风险

第二天：模型投产、规则模型与监控优化

模块五：规则模型与大模型结合

• 大模型与规则模型的融合

• Ensemble       Learning：如何将深度学习模型与传统规则模型（如评分卡）结合，通过加权平均、逻辑回归等方式增强决策效果

• 自适应规则引擎：如何利用大模型的输出优化和调整规则模型策略，确保贷前准入决策的准确性与合规性

• XAI（可解释人工智能）技术：使用SHAP与LIME等技术提升规则与模型结合后的可解释性

模块六：模型投产与自动化测试

• 自动化测试框架建设

• 持续集成与持续部署（CI/CD）：如何将大模型的测试、部署与更新过程自动化

• 自动化测试内容：模型精度、模型推理时延、数据漂移监控等

• A/B测试与灰度发布：如何通过A/B测试确保新模型上线后的有效性，降低风险

• 实时监控系统的构建

• 在线监控：实时跟踪大模型的表现，检测数据漂移、性能衰退等问题

• 数据流监控：如何基于流式数据（如用户实时行为、信用评分变化等）进行实时监控

• 模型反馈与动态优化

• 基于实时反馈和增量学习，如何对模型进行周期性更新和优化

• 模型更新自动化：如何通过自动化反馈回路持续优化模型决策和提高预测准确性

模块七：合规性与可解释性

• 合规性要求

• 透明度与公平性：如何使用大模型的可解释性技术（如SHAP、LIME）确保模型的输出符合金融行业的合规性标准

• 可解释性与审计

• 使用XAI（可解释AI）技术确保模型透明，并能够提供决策过程的审计

• 透明报告：如何生成符合审计要求的透明报告，确保监管机构能清楚理解模型的决策过程

模块八：案例分析与讨论

• 实际案例分析

• 详细分析大模型技术在某金融机构中的实际应用，如如何通过大模型提升授信决策精度，如何解决贷款审批中的模型偏见问题等

• 互动讨论

• 学员分享自己在零售信贷领域使用大模型技术的经验，探讨在实际应用中的挑战与解决方案 

总结与未来展望

• 未来发展趋势：大模型技术（如AGI、自动化推理）在零售信贷领域的应用趋势

• 前沿技术：如何利用最新的大规模预训练模型、多模态学习和自动化推理提升金融领域的智能化水平

• Q&A与互动讨论：学员针对课程内容提问，讲师总结与答疑