从 RNN 到 ChatGPT：大模型的发展与应用
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摘要
本报告系统梳理了语言模型技术从传统RNN、LSTM、GRU，到Transformer及预训练大语言模型的发展历程，重点介绍了GPT、BERT及ChatGPT等模型的架构与智能涌现能力。报告深入阐述了大语言模型的七大核心功能及其在金融领域，特别是量化投资中的应用场景和潜力，包括文本数据分析、情绪识别、风险评估、代码生成等，展示了多模态模型的发展趋势与未来空间。同时，针对ChatGPT在金融文本与表格数据处理上的实际表现进行了案例分析，并展望了定制化GPT及大语言模型的未来发展方向 [page::0][page::3][page::37][page::48][page::55]
