这是一部从业务和技术双重视角讲解AI大模型如何为供应链金融行业赋能的著作，是国内供应链金融科技领域的上市企业联易融的实践经验总结。 本书立足金融科技前沿，基于供应链金融的丰富场景，融合大模型技术的先进理念，创新性地提出供应链金融GPT概念，旨在为读者提供一个全新视角，理解AI大模型在供应链金融领域的应用机制和工作逻辑。 本书集理论性、技术性、前瞻性和实用性于一体，读完本书后，读者能了解和掌握以下知识： AIGC与大模型的基础知识，以及面临的挑战； 大模型行业的发展现状，以及中国的大模型布局； 大模型的原理、架构、训练与微调等； 企业落地大模型的方法，如提示工程、RAG、知识库与AIAgent等； 主流的大模型应用开发工具的原理和使用方法； 大模型的监管技术与策略； 大模型的评测体系与框架； 大模型在金融行业的应用场景，以及国内外金融行业的大模型布局； 9大类型的供应链金融场景的大模型解决方案； 供应链金融大模型的构建过程和评估方法； 本书不仅能帮助金融行业从业者深度洞察AI大模型带来的变革与机会，看清AI时代的发展方向；而且能指导供应链金融企业如何构建自己的大模型，并将大模型应用到不同类别的供应链金融场景中。

序言 AI重塑供应链金融科技
前言 供应链金融新纪元
第1章 进化、协同与创新
1.1 语言和文字是人类社会的协同工具
1.2 金融是人类社会生产中的资源协同工具
1.3 传统金融：对人不对事
1.4 供应链金融：对事不对人
1.5 GPT模型：让机器能够理解非结构化数据
1.6 业务场景中链路越长，AI提升的空间越大
1.7 量变引起质变：金融交易的新时代
第2章 全面认识AIGC与大模型
2.1 ChatGPT横空出世
2.2 AIGC的发展历史
2.3 大模型的能力
2.3.1 超强的语言组织能力
2.3.2 垂直领域的能力
2.3.3 逻辑推理能力
2.3.4 多模态内容的理解能力
2.4 大模型的现状
2.5 国内科技巨头的大模型布局
2.5.1 百度“文心一言”大模型
2.5.2 阿里“通义千问”大模型
2.5.3 腾讯“混元”大模型
2.5.4 华为“盘古”大模型
2.5.5 科大讯飞“讯飞星火”大模型
2.5.6 网易“玉言”大模型
2.5.7 “360智脑”大模型
2.5.8 京东“言犀”大模型
2.5.9 百川智能大模型
2.5.10 智谱AI ChatGLM大模型
2.6 开源大模型介绍
2.7 AIGC未来展望
第3章 大模型技术解析
3.1 ChatGPT的工作原理：AI成语接龙
3.2 早期的自然语言处理技术架构
3.3 Transformer架构
3.4 GPT模型的原理与应用
3.4.1 GPT模型：利用无标签数据进行预训练
3.4.2 GPT模型的构建与训练过程
3.5 技术的突破：量变引起质变
3.5.1 大模型的涌现
3.5.2 思维链
3.5.3 训练大模型的软硬件基础
第4章 企业落地大模型的方法
第5章 大模型开发工具及应用案例
第6章 大模型的挑战、监管与评测
第7章 金融行业的大模型
第8章 供应链金融的演进与创新
第9章 AI驱动的供应链金融革命
第10章 供应链金融场景及大模型应用展望
第11章 供应链金融大模型的构建和评估