Strukturierte Grundmodelle (mit Revolut)

Was wäre nötig, um ein Grundmodell für das Bankwesen zu entwickeln?Grundmodelle haben Sprache und Vision revolutioniert, aber die gleichen Prinzipien auf strukturierte Finanzdaten anzuwenden, birgt eine ganz andere Reihe von Herausforderungen. Im Gegensatz zu Text oder Bildern sind Bankdaten temporal, heterogen und tief miteinander verbunden, was neue Ansätze beim Lernen von Repräsentationen in großem Maßstab erfordert.Pavel Nesterov (Leiter KI und Datenwissenschaft, Revolut) und Anton Repushko (Leiter Forschung, Revolut) werden die Forschung hinter PRAGMA, Revoluts Familie von Grundmodellen, die auf großflächigen Bankereignisfolgen trainiert wurden, teilen. Durch das Design von PRAGMA werden sie die architektonischen Entscheidungen, Trainingsstrategien und ingenieurtechnischen Abwägungen erkunden, die beim Aufbau wiederverwendbarer Repräsentationen für Finanzdaten eine Rolle spielen, und diskutieren, wie diese Modelle für nachgelagerte Aufgaben wie Betrugserkennung, Kreditbewertung und Vorhersage des Kundenlebenszykluswerts mit minimalem aufgabenspezifischen Feintuning angepasst werden können.Erfahren Sie, wie das Denken über Grundmodelle über Sprache hinaus erweitert werden kann und was es braucht, um spezifische Grundmodelle zu entwickeln, die in realen Unternehmensanwendungen verallgemeinert werden können. (Technisches Niveau: 200 - 300)Mehr über die SprecherPavel Nesterov ist der Exekutivdirektor und Leiter KI und Datenwissenschaft bei Revolut, wo er die KI-Strategie, Maschinenlernplattformen und die Datenwissenschaftsorganisation des Unternehmens leitet. Mit über 20 Jahren Erfahrung in KI und Maschinenlernen erstreckt sich seine Arbeit über Grundmodelle, MLOps, KI-Governance und großflächige Produktions-KI-Systeme. Pavel teilt regelmäßig seine Arbeit auf internationalen KI- und Ingenieurkonferenzen.Anton Repushko ist der Leiter der Forschung bei Revolut Research, wo er sich auf Grundmodelle und Repräsentationslernen für Finanzdaten konzentriert. Seine Forschung untersucht großflächige Maschinenlernsysteme und generative KI, wobei die Arbeit von finanziellen Grundmodellen bis hin zu 3D-generativer Modellierung reicht.Mehr über die SeriePraxis ist eine fokussierte technische Austauschreihe, die auf forschungsgetriebenen Diskussionen zu fortgeschrittenen KI- und angewandten Forschungsthemen basiert.Beteiligen Sie sich: Erfahren Sie mehr über Lorong AI | Sprecheranmeldung | WhatsApp-Community | LinkedIn | X