第三章：大模型基础与选型
做金融合规审查，选模型就像选工具。螺丝刀再好，也拧不了六角螺栓。我见过不少团队，上来就追最强模型，结果成本爆炸、合规要求还满足不了。今天咱们就聊聊，怎么给金融合规场景挑个合适的基座模型。
3.1 主流大模型介绍
先说说市面上几个主流选手。我个人习惯把它们分成三派：闭源商业派、开源社区派、中文优化派。
3.1.1 GPT系列（闭源商业派）
GPT是OpenAI的当家花旦。从GPT-3.5到GPT-4，再到现在的GPT-4 Turbo，能力一直在涨。说白了，它就是目前大模型界的标杆。文本理解、生成、推理，样样都强。但有个硬伤——数据不出境。金融合规场景里，客户数据、交易信息都是敏感资产，你敢往境外送吗？
3.1.2 LLaMA系列（开源社区派）
Meta开源的LLaMA，后来衍生出Alpaca、Vicuna等一堆变体。LLaMA 2、LLaMA 3现在都很成熟。优点是开源、可私有化部署、社区生态好。缺点是中文能力偏弱——毕竟人家训练数据以英文为主。你想想看，金融合规审查要读的是《商业银行法》《证券法》，全是中文，LLaMA原生版本读起来会有点吃力。
3.1.3 ChatGLM系列（中文优化派）
智谱AI的ChatGLM，从GLM-130B到ChatGLM3、GLM-4，一路迭代。这是我最常用的基座之一。为什么？因为它从设计之初就考虑了中文场景。金融合规文档里那些「穿透式监管」「实质重于形式」这类中国特色表述，ChatGLM理解得明显更好。
3.2 模型能力对比
光说名字不够，咱们得看硬指标。我一般从三个维度评估：文本理解、文本生成、推理能力。
| 维度 | GPT-4 | LLaMA 3 (70B) | ChatGLM-4 |
|---|---|---|---|
| 文本理解（中文） | ★★★★☆ | ★★★☆☆ | ★★★★★ |
| 文本理解（英文） | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★☆ |
| 文本生成（流畅度） | ★★★★★ | ★★★★☆ | ★★★★☆ |
| 推理能力（逻辑） | ★★★★★ | ★★★★☆ | ★★★★☆ |
| 长上下文支持 | 128K tokens | 8K-128K | 128K tokens |
| 私有化部署 | ❌ | ✅ | ✅ |
| 中文合规语料适配 | ★★☆☆☆ | ★★☆☆☆ | ★★★★★ |
为什么会这样？你看GPT-4的推理能力确实最强，但中文合规场景里，很多判断不是纯逻辑问题，而是「监管意图理解」问题。ChatGLM在预训练阶段就吃了大量中国法律法规、监管问答，所以它更懂「潜台词」。
3.3 如何选择适合金融合规场景的基座模型
选模型不是选最强的，是选最合适的。我总结了一个「三看」原则。
3.3.1 一看数据安全
金融合规场景，数据安全是第一优先级。客户信息、交易流水、内部风控策略，这些数据一旦泄露，后果很严重。所以，必须选能私有化部署的模型。GPT系列直接排除。LLaMA和ChatGLM都可以。
3.3.2 二看中文能力
金融合规文档有个特点：术语密集、句式复杂、隐含条件多。比如「金融机构应当建立健全反洗钱内部控制制度，确保反洗钱工作有效开展」——这句话里，「应当」是强制性要求，「建立健全」是程度要求，「有效开展」是结果要求。模型得能拆出这些层次。
我曾经用LLaMA 2 70B和ChatGLM-130B同时做「监管条款匹配」测试。给一段描述，让模型匹配对应的监管条款。结果ChatGLM的准确率是82%，LLaMA只有61%。差距就在中文语义理解上。
3.3.3 三看生态与微调成本
选模型还得看社区活跃度和微调工具链。LLaMA的生态最丰富，HuggingFace上各种微调脚本、量化工具、LoRA适配器一应俱全。ChatGLM的生态也在快速追赶，而且智谱官方提供了金融领域的微调示例。
我个人建议：如果团队有较强的工程能力，选LLaMA 3 + 中文增强微调。如果团队希望快速落地，选ChatGLM-4，开箱即用，中文表现稳定。
3.4 知识体系总览
下面这张图，是我做模型选型时常用的决策框架。你可以把它当作一个检查清单。
3.5 我的最终建议
如果你现在问我：金融合规审查助手，到底选哪个基座？
我的答案是：ChatGLM-4 作为主力，LLaMA 3 作为备选。
ChatGLM-4 在中文合规场景下表现稳定，私有化部署方案成熟，智谱官方也提供了金融领域的微调工具。LLaMA 3 作为备选，主要看中它的社区生态和更强的推理能力——如果你需要做复杂的合规逻辑推理（比如多条款交叉判断），LLaMA 3 可能更合适。
好了，模型选型就聊到这儿。记住：没有最好的模型，只有最合适的模型。你的数据安全、中文场景、团队能力，这三个因素决定了最终选择。
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