对大模型推理成本的优化，可通过很多技术手段实现。首先是模型本身，模型结构、训练方法都可以持续改进，包括业界很关注的MoE(混合专家模型)，就是优化推理成本很好的解决方案。其次是工程上的优化。大模型的调用量越大，优化推理成本的空间也越大。以前的模型都是单机推理，大模型用的是分布式推理。所以如果能把各种各样底层算力用得更好，推理成本就会大大降低。
从浪潮信息发布的“源2.0-M32”开源大模型来看，其基于“源2.0”系列大模型已有工作基础，创新提出和采用了“基于注意力机制的门控网络”技术，构建包含32个专家(Expert)的混合专家模型(MoE)，并大幅提升了模型算力效率，模型运行时激活参数为37亿，在业界主流基准评测中性能全面对标700亿参数的LLaMA3开源大模型。
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作为股份制银行，近年来，招商银行在科技领域加强投入，形成一定的技术实力，持续赋能业务。据了解，为持续加强普惠金融服务，该行以数据要素为基础，通过隐私计算、图神经网络、AI大模型等新兴技术手段，在数字化获客、数字化风控、数字化流程等方面，探索成本可控制、创新可复用、业务可持续的普惠发展新模式，让普惠金融服务更高效、经营主体融资更便利、金融风险防控更有效。
在风险管理中，招行需要对包括企业自身及其关联方进行评估，而企业间复杂的关联关系形成一张互相依赖的图网络结构，信息繁杂分散。图神经网络技术起源于卷积神经网络和图嵌入，重点在于将卷积推广到图领域，并利用深度神经网络进行图节点、边关系、子图的表示学习，与该场景具有较好的契合性。为此，招行利用图神经网络模型处理企业节点间的关联关系信息以及关联企业节点特征，自动识别关联方风险，降低贷前贷中管理的时间成本和经济成本。同时基于风控模型和专家经验，招行还搭建起普惠风控策略体系，在业务开展过程中持续迭代优化，使普惠精细化授信管理能力得以凸显。
她提到，在小微企业板块，招行通过数据整合、模型构建，重新定义传统的小微贷概念，打造标准化、全线上化、普适化的数据融资，实现“普”和“惠”的双重目标。在供应链金融板块，招行希望通过完善的供应链金融服务，将触角延伸到产业链的每个节点上，更多服务好链上中小微企业，发挥供应链金融链接金融与实体经济枢纽的重要作用。在科技金融板块，招行针对科技企业在成长阶段需求特征，联合生态各方，共同打造全生命周期服务。
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