「孟子」模型实际上是做了折中，不盲目追求大模型，也不盲目追求一两个点的能力提高。要实现真实场景中一两个点的能力提高，可以使用别的方式，例如更多的用户数据、运用知识迭代等等。

周明：是的，尤其适合中国的用户。

周明：算力比较低，用 16 块 GPU、训练两三周就能训练出一个孟子轻量化模型。当然，卡越多，速度越快。

金融的需求没有那么明确，而且场景多样化，同时 AI 技术也在不停地迭代，例如，大模型约每三个月就要迭代一次。

周明：两者都不多。由于技术的局限性，NLP落地很难，因此全世界的NLP公司都比较少，但像百度、微软、谷歌等背后都有 NLP 团队，主要是服务于它们自身的业务和产品，作为一个部件，例如拼写检查、文档分析、索引等等，但极少有公司专门以 NLP 技术立足。

周明：是的。在这里我要解释一下，金融是一个特殊的领域，不像有的领域可以实现相对标准化的服务，「AI+金融」或「金融+AI」在当前还没有定论。

如今，不到一年，澜舟科技便与华夏基金成立「金融NLP联合实验室」，致力于在金融场景中实现NLP技术的落地，成长着实迅速。而据AI科技评论与周明博士的对话，在此次与金融的「联姻」中，轻量化模型「孟子」将扮演重要角色。

文章来源：《经济科学》 网址: http://www.jjkxzz.cn/zonghexinwen/2022/0607/1019.html

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