AI小模型 vs 大模型 期貨乞丐策略 20240701，這篇我會提到AI本地模型，和AI遠端模型的差異，以及近期相關的應用，同時也拓展到在投資方面的影響，當然啦～還有提到期貨操作策略的改變， 改用更短波段的方式來操作，避免過度波動不段停損的窘境。
AI小模型 大模型 影片
嗨 我是亞瑟我有三高
今天的日期是2024年7月1號
今天要講AI小模型跟AI大模型之間的差異
順便講一下我新的期貨市場中的策略
AI小模型 vs 大模型
- 20240701 期貨乞丐策略
- AI小模型介紹
- AI小模型應用
- AI大模型介紹
- AI大模型應用
- AI模型對比
談AI模型這個話題比較無聊
而且比較學術性
但是我想我不得不去講
其實在不同時候
討論不同的概念結果也不一樣
就像兩年前談AI小模型跟AI大模型
和現在談的就完全不同喔
所以說我們還是要把這個話題談一談
不但有技術性
而且跟未來投資也有關係
因為我們不管做什麼事情
都避不開真實世界的經濟脈動
而從現在AI模型的演進當中
就可以找到其中的商機
20240701 期貨乞丐策略
- 上下波動變大
- 多頭變震盪行情
- 日內小波段操作
- 區間低點買入
- 預設只賺20-50點
2024年7月1號的期貨交易
這一次我改變了我的期貨交易的方法
我把名字叫做期貨乞丐策略
總而言之就是
因為目前期貨上下波動非常的大
多頭格局也改變了
現在變成一個震盪的格局
所以我只好改變我的策略
再加上現在外資的空單竟然有三萬張
嚇死人
已經讓我抱不住台股也抱不住期貨了
現在因為波動很大
所以有時候即使我買一個點位
買得不是很好
但是因為波動很大
也許在下跌途中
也會因為波動大
而觸及到我原本買的點而把它賣掉
所以用這種方式
雖然不容易賺大錢
可是也不容易賠大錢
小打小鬧
把每天該有的零用錢給賺了
所以就是要做日內的小波段操作
用技術性的方式去選區間
比較低的地方做買入
預設只賺20點到50點
如果不行的話
十幾點我都OK啦
有錢賺就好
多次的操作方式去把錢換出來
就是把市場當作大爺
我就是乞丐
乞求市場給我點錢
乞求市場給我點錢用
如果說以我之前的策略的話
我進場之後就會抱到可能結束
我會把整個波段抱完
然後都沒賺錢
那以第二季的策略的話
我應該會高點往下跌
到100點之後出場
那我今天只賺一點點而已
今天光是開盤
45分開盤就跳了30點
45分開盤之後的10分鐘
上下震盪就高達100點
這太容易被請出場了
所以就一段一段做
突破了就做一段
差不多了就賣掉
突破了做一段差不多賣掉
就這樣一路做上去
如果說這套戰法有用的話
我們日後再好好講解
我用的一個不同的期貨的戰術
好我們回到這次的主題吧
AI小模型介紹
- 本地端模型
- 手機、電腦、電器
- 體積小速度快
- 不依賴網絡
- 數據隱私好
這次我們要談到AI小模型的介紹
談到小模型的時候先提一下
就是不同的時候
我們對於小模型的認知是完全不同的
目前的概念來說
AI小模型就是指的是本地模型
也有人稱為端模型
我們把它湊在一起叫做本地端模型
它是執行在手機、電腦或電器上面的
它們體積通常比較小
這意味著它們所需要的儲存空間也比較小
所需要的運算資源也比較少
小模型的特點就是速度快
因為它們不需要依賴網路來進行數據
所以在本地端就可以即時反應過來
例如說需要你立刻就反應出來的場景特別有用
像是語音識別、即時語音輸入、即時語言翻譯
或者是在沒有網路的情況下也很需要
例如車子裡面也很需要這樣的AI
或者是登山的設備、登山的手錶
當我沒有網路的時候
我也需要它能夠為我做即時的服務
那小模型它有一個很大的優勢當然就是隱私權的問題
因為它是本地的
所以說我們在處理數據的時候可以把它限制住
不要連去網路
保護隱私方面會有很大很大的好處
尤其是AI的時代
有時候別人取得我們一點點資源、一點點訊息
就可以把我整個人的數位身份給建立起來了
這會是非常危險的事情
所以進到AI時代
我們可能會更仔細的去保護我們自己的隱私
或是我們自己的數據
AI小模型應用
- 語音識別
- 即時語音輸入
- 即時語言翻譯
- 智能家居
- 個人助理
AI小模型剛剛有提過
在不同時候其實我們認為的小模型是不同的定義的
舉個例子來說
像我們現在在手機上面使用Siri、語音助手
或在相機中使用即時美顏功能
其實這些都是早期最基本的超級小模型在運作
它們也可以稱為AI
但是在現在2024年7月1號
我們已經不把它們稱為AI了
我們覺得它是一個非常基本的操作
現在講的AI小模型
是指的是和語言模型有關的AI小模型
還有這個部分慢慢延伸出去的一個模型
AI小模型的應用場景非常廣泛
通常我們現在的定義是
小模型要能夠理解人類最實際的功能
它要聽得懂我們講話、聽得懂我們的反應
聽得懂我們模糊的指令
例如說我要這個、我要那個
我要上面的、下面的、比較亮的、比較紅的
我要黃的那個
像這樣子的模糊的指令
這樣子才可以幫助我們在日常生活中更方便的使用
現在來說最常用的當然就是語音識別功能
用語音識別技術可以即時提供字幕
而且還可以提供翻譯的字幕
讓不同語言的內容都可以傳遞
像是韓國綜藝節目、日本的偶像節目
這個時候就不再需要翻譯的人
我們直接用電腦就可以把它翻成中文的字幕
顯示在下面
這個將會使得我們未來的內容傳遞會大大改變
再來是即時語音輸入
即時語音輸入可以讓我們快速的記下想法
然後也可以幫我們做語言翻譯
也可以幫我們跟不同的朋友做語言交流
甚至寫這些文稿的時候
其實都是一邊做事、一邊運動、一邊和 ChatGPT
用聊天溝通的方式把這些東西做出來的
在智能家居系統中
可以理解我們語言的晶片裝在一些家電裡面
讓他們去執行我們想要的東西
例如說控制燈光、調節溫度
指示我們的電冰箱做什麼事
指示我們的洗衣機要怎麼洗
或者是它還可以成為一個個人助理
幫我們管理我們私人的日記、記錄備忘
或是更新待辦事項
或者是也可以幫我們代傳訊息給某些人
代回訊息給某些人
這都是 AI 小模型立刻、很快就可以直接使用的部分了
他們目前都已經有了開端
預期很快就會納入我們的生活中
AI大模型介紹
- 遠端雲模型
- 需要網絡連接
- 計算能力強
- 資料庫龐大
- 連結即時資訊
AI大模型當然是相對於
AI小模型來做一個比較的
在兩年前,那時候所謂的 AI 大模型
其實就是現在所謂的 AI 小模型
大模型跟小模型之間的界線因為時間而所不同
那現在我們來定義一下
AI 大模型就是遠端的、雲端的模型
這些模型它是運行在遠端的伺服器上的
所以是依賴網路去連接才能工作
所以他們很需要網路的資源
而且因為他們是放在大型伺服器裡面
通常計算能力都非常強
大型伺服器有更多的儲存空間
有更多訓練的資料庫
他們可以把各種不同的資料全部連在一起
而處理非常複雜跟龐大的任務
AI 大模型最重要的優勢在於它可以處理大量的數據
它透過伺服器的特性
就是快、大、資料多
所以它可以跨領域的去連接各種不同的資料庫
進行龐大的計算跟分析
這個是我們個人或是個人電腦或手機所做不到的事情
由於線上的伺服器它是可以一直不斷的更新的
更新的部分包含了人工智能的模型
或者是它還可以持續更新新的知識、新的資訊、新的數據
這使得他們在需要高度計算
以及整合大數據方面也有非常有用的地方
AI大模型應用
- 新聞局勢彙整
- 投資與財經分析
- 大數據分析
- 智慧城市運作
- 學術研究和分析
剛剛前面說了很多 AI 大模型的特色
那我們再來講一下
AI 大模型在應用上面有哪一些部分可以做
其實 AI 大模型在新聞、時事、民意的反應跟熱度上面
會有很重要的地位
AI 大模型它可以跨領域的去收集各種不同的地方
然後去剔除假訊息
把網軍的那些垃圾訊息都把它刪除掉
把不正確的資訊也剔掉
抓到人民或民眾真正的反應
去知道說哪一些社會議題、哪一些社會概念
哪些新聞是人民真正在乎的
以及人民真正的想法
所謂的輿情收集
這樣才可以了解真實的社會反應
無論是政治、軍事或投資
只要你能摸清楚這一塊都會非常有利
講到這個當然要講到投資跟財經了
財經在這方面也扮演了非常重要的角色
由於我們做投資的時候本身就很仰賴大數據的交互分析
例如說財務報表、財務預測、總體經濟分析
或是個人的經濟狀況
再加上供應鏈上下游、零售商數據、庫存、海關進出口
這些相關的資料
這些資料我們無法完全的統合跟了解他們其中的關聯
但是有了 AI 大數據的輔助
可以把它們做一個整合
我們可以更清楚、更快速的了解到下一步會紅什麼
或是我們經濟狀況好或壞
或是知道要去投資哪一些部分
由於 AI 模型它分析數據的方式是極為多元的並列模式
AI 已經是一個多連結、複雜連結的神經驅動的方式去想事情的
所以它看事情的方式和人類已經不一樣了
它可以找出很多我們無法想像的連結因果
而用這個方式串在一起之後
就可以去分析一些我們人類無法理解的事情
例如氣候
當然更深入的學術跟研究也會需要 AI 大模型的資源
因為 AI 大模型它可以去把各種不同的資訊全部串在一起
各種不同的學術研究全部串在一起
而做整合、做分析、做比對
利用他們的能力我們可以更快速的找出其中的關聯
去突破一些還沒有突破的地方
坦白說這幾年藉由 AI 大數據的能耐
我們在語言學上面的進展已經是突飛猛進了
而語言學的進展又回饋到了 AI 模型訓練中
所以是在這幾年 AI 的智慧才突飛猛進的往前飛躍
如果有機會的話來為各位簡單解釋解釋
AI模型對比
- 運行位置：本地 vs 雲端
- 依賴網絡：否 vs 是
- 計算能力：中等 vs 強
- 數據處理：較少 vs 大量
- 速度：即時 vs 取決於網絡
- 隱私保護：好 vs 有風險
- 更新和維護：手動更新 vs 自動更新
接下來我們來看一下 AI 模型的比對
看到這個列表之後就像我們阿呆的表情一樣
剛剛講過的東西我們都先在這邊
可以做一個對比稍微了解一下狀況
在近期的未來
我們可以看到小模型跟大模型在各自的領域中會越用越廣泛
小模型會用在什麼?
智能家居、個人助理、即時翻譯
那大模型會用在什麼呢?
大數據分析、新聞史試、投資、決策或是學術研究
隨著未來的技術不斷進步
我們可能會看到這兩種模型之間的界線會越來越模糊
可能在下一步會出現的是小模型跟大模型互相配合
或者是小模型可以連在一起成為一個動態大模型
這個部分是未來可能發展的趨勢
現在暫時看不到
如果有的話再和各位報告
回到投資的角度來說
現在大模型已經開啟了整個AI伺服器的新的一個供應鏈
同樣的現在正準備開始的是AI小模型
勢必也會開啟一個全新的過去沒有的市場
這個部分要抓牢啦!這是我們賺錢的好機會啦!
好,那今天到這邊
我們下一次會繼續討論AI模型相關議題
期待再相見,掰!
