Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

NVIDIA đã công bố quy trình làm việc dành cho nhà phát triển để xây dựng các mô hình nền tảng giao dịch học hỏi các mẫu hành vi từ lịch sử giao dịch tài chính quy mô lớn nhằm hỗ trợ phát hiện gian lận và các trường hợp sử dụng phân tích liên quan.

Khung này kết hợp xử lý dữ liệu được tăng tốc bằng GPU với mã hóa tùy chỉnh và huấn luyện trước Transformer. Các embedding đã học được trích xuất từ ​​chuỗi giao dịch và được tái sử dụng trong các ứng dụng học máy tiếp theo.

Thử nghiệm trên tập dữ liệu gian lận IBM TabFormer cho thấy việc kết hợp các embedding của mô hình nền tảng với các đặc trưng dạng bảng truyền thống đã cải thiện hiệu suất so với mô hình XGBoost cơ bản mạnh mẽ. Độ chính xác trung bình tăng khoảng 42%, cho thấy khả năng xếp hạng gian lận mạnh mẽ hơn.

Quy trình làm việc được thiết kế để có thể thích ứng với nhiều tác vụ tài chính, cho phép các nhà phát triển tùy chỉnh các pipeline mã hóa, kiến ​​trúc mô hình và các mục tiêu tiếp theo như phân khúc khách hàng, chấm điểm tín dụng, dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ và ước tính giá trị trọn đời của khách hàng.