度小满轩辕预训练模型拔得头筹，位居CLUE1.1分类任务榜首

自人工智能诞生以来，凭借诸多优势逐渐运用于各行各业。人工智能打破了传统行业模式，提高了服务效率，为各行各业发展带来新动能。一直以来，度小满加强人工智能等创新科技的研发和应用，持续放大人工智能在金融服务领域的应用价值，让科技服务金融产业，满足不同金融服务场景的使用需求。

度小满AI-Lab研发轩辕预训练模型，在CLUE1.1分类任务中排名第一

近期，据中文语言理解领域的权威测评基准官网公布，度小满AI-Lab研发的轩辕(XuanYuan)预训练模型在CLUE1.1分类任务中“力压群雄”获得了排名第一的好成绩，距离人类“表现”仅差3.38分!

CLUE是中文语言理解领域最具权威性的测评基准之一，涵盖了文本相似度、分类、阅读理解共10项语义分析和理解类子任务。其中，分类任务需要解决6个问题，例如传统图像分类，文本匹配，关键词分类等等，能够全方面衡量模型性能。该榜单竞争激烈，几乎是业内兵家必争之地，例如快手搜索、优图实验室 & 腾讯云等研究机构也都提交了比赛方案。

据悉，位居榜首的“轩辕”是基于Transformer架构的预训练语言模型，涵盖了金融、新闻、百科、网页等多领域大规模数据。因此，该模型“内含”的数据更全面，更丰富，面向的领域更加广泛。传统预训练模型采取“训练-反馈”模式，度小满金融AI-Lab在训练“轩辕”的时候细化了这一过程，引入了任务相关的数据，融合不同粒度不同层级的交互信息，从而改进了传统训练模式。

目前，“轩辕”还处于1.0的版本，更侧重于自然语言理解能力，在接下来的2.0版本中，研发人员会采用更大规模的数据，训练出更加通用的预训练模型，从而赋能更多的业务和领域。

度小满加强数据生态建设，打破“数据孤岛”

目前，除了预训练，度小满AI-Lab在文本分类、信息抽取和技术资源等方向亦有布局。在战略上会有两点侧重：首先加强自身的数据生态建设，合法合规使用用户数据，解决数据孤岛;其次通过产学研相结合，布局前沿技术，落地金融场景业务。目前，度小满与北京大学光华管理学院成立了“金融科技联合实验室”，和西安交大成立了“西安交通大学-度小满金融人工智能联合研究中心”，并与中国科学院自动化研究所共建博士后工作站，共同开展人工智能及相关领域的博士后联合招收培养。

度小满研发人员一直相信人工智能技术势必会变革金融领域的已有研究范式。因此，连接理论前沿研究与业界的技术应用研究，推动人工智能技术在金融产业中发挥更大价值，会是度小满一直的追求。

推动人工智能在金融服务行业中发挥诸多价值，是度小满一直以来的追求。未来，人工智能仍是金融服务领域的主攻方向。而将人工智能科学运用于金融服务的各大场景，也将大大优化金融服务体验，为企业融资带来更多解决方案。