Modelos Fundamentais Estruturados (com a Revolut)

O que seria necessário para construir um modelo fundamental para bancos?Modelos fundamentais transformaram linguagem e visão, mas aplicar os mesmos princípios a dados financeiros estruturados apresenta um conjunto muito diferente de desafios. Ao contrário de textos ou imagens, os dados bancários são temporais, heterogêneos e profundamente interconectados, exigindo novas abordagens para a aprendizagem de representação em larga escala.Pavel Nesterov (Diretor Executivo e Chefe de IA e Ciência de Dados, Revolut) e Anton Repushko (Chefe de Pesquisa, Revolut) compartilharão a pesquisa por trás do PRAGMA, a família de modelos fundamentais da Revolut treinados em sequências de eventos bancários em larga escala. Através do design do PRAGMA, eles explorarão as escolhas arquitetônicas, estratégias de treinamento e trade-offs de engenharia envolvidos na construção de representações reutilizáveis para dados financeiros, e discutirão como esses modelos podem ser adaptados a tarefas futuras, como detecção de fraudes, pontuação de crédito e previsão do valor do tempo de vida do cliente, com um afinamento mínimo específico para a tarefa.Ouça como o pensamento em modelos fundamentais pode se estender além da linguagem e o que é necessário para construir modelos fundamentais específicos de domínio que se generalizam em aplicações empresariais do mundo real. (Nível Técnico: 200 - 300)Mais Sobre os PalestrantesPavel Nesterov é o Diretor Executivo e Chefe de IA e Ciência de Dados na Revolut, onde lidera a estratégia de IA da empresa, plataformas de aprendizado de máquina e organização de ciência de dados. Com mais de 20 anos de experiência em IA e aprendizado de máquina, seu trabalho abrange modelos fundamentais, MLOps, governança de IA e sistemas de IA em produção em larga escala. Pavel compartilha regularmente seu trabalho em conferências internacionais de IA e engenharia.Anton Repushko é o Chefe de Pesquisa na Revolut Research, onde se concentra em modelos fundamentais e aprendizagem de representação para dados financeiros. Sua pesquisa explora sistemas de aprendizado de máquina em larga escala e IA generativa, com trabalho abrangendo modelos fundamentais financeiros e modelagem generativa 3D.Mais Sobre a SériePraxis é uma série de compartilhamento técnico focado construída em torno de discussões impulsionadas por pesquisadores sobre tópicos avançados de IA e pesquisa aplicada.Participe: Saiba mais sobre Lorong AI | Inscrição de Palestrantes | Comunidade WhatsApp | LinkedIn | X