Sự trỗi dậy của stack LLM trong các quỹ đầu tư

- ChatGPT có thể tăng năng suất trong công việc như viết email, tóm tắt báo cáo nghiên cứu, viết mã và tài liệu. Các nhà quản lý danh mục đầu tư và chuyên viên phân tích có thể tăng hiệu quả đáng kể khi AI tương tác với báo cáo nghiên cứu nội bộ và ghi chú cuộc họp.
- Việc áp dụng AI vẫn gặp rào cản và rủi ro. Lợi ích lớn nhất có thể mở ra khi AI truy cập vào tài liệu nội bộ. Một stack LLM đang nổi lên để đáp ứng các trường hợp sử dụng mới và giải quyết các mối quan ngại.
- Thành công của AI dựa trên nền tảng dữ liệu vững chắc, nhân tài kỹ thuật và sự hỗ trợ của lãnh đạo. Cần chuyển đổi từ cơ sở hạ tầng công nghệ cũ sang kho dữ liệu hiện đại để tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn.
- LLM hiện có hạn chế về lập luận toán học và khả năng tái cấu trúc codebase kế thừa lớn. RAG có thể phù hợp hơn so với tinh chỉnh mô hình trong lĩnh vực tài chính. Cần thử nghiệm để so sánh giữa OpenAI và các nhà cung cấp LLM mã nguồn mở.
- Stack LLM cơ bản bao gồm hệ thống nội bộ tương tự ChatGPT với bảo vệ dữ liệu và IP, lớp bảo vệ và ghi log tuân thủ. Tiềm năng thực sự của LLM được mở ra khi tích hợp với nguồn dữ liệu nội bộ thông qua RAG.
- Cần phát triển các ứng dụng phía sau phù hợp với quy trình làm việc cụ thể để hợp lý hóa quy trình đầu tư. Nền tảng dữ liệu và đầu tư vào nhân tài kỹ thuật sẽ rất quan trọng để chuẩn bị cho các tổ chức sẵn sàng cho AI.

📌 AI có tiềm năng nâng cao năng suất trong các tổ chức, nhưng cần lưu ý đến hạn chế và rủi ro. Việc xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc, thu hút nhân tài kỹ thuật và phát triển các ứng dụng phù hợp sẽ là chìa khóa để các quỹ đầu tư tận dụng tối đa lợi ích của công nghệ LLM và AI.

https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2024/03/13/the-emerging-llm-stack-in-investment-funds/