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PLaMo 3.0 Fin: PFN bringt kleines Finanz-KI-Modell für eine GPU

Preferred Networks stellt mit PLaMo 3.0 Fin ein auf Finanzinstitute zugeschnittenes Sprachmodell als Open-Weight-Modell bereit. Es läuft auf einer GPU und ist kommerziell nutzbar.

Illustration of a compact AI language model running on a single GPU inside a secure banking server environment.
Bild: Impress Watch

Preferred Networks (PFN) hat mit PLaMo 3.0 Fin ein kleines Sprachmodell für den praktischen Einsatz in Finanzinstituten veröffentlicht. Das Unternehmen stellt es als Open-Weight-Modell auf Hugging Face bereit. Es lässt sich in abgeschotteten Cloud-Umgebungen oder On-Premises betreiben, eine kommerzielle Nutzung ist erlaubt.

Basis ist PLaMo 3 NICT, ein vortrainiertes Modell aus der gemeinsamen Forschung mit dem japanischen National Institute of Information and Communications Technology (NICT). PFN trainierte es anschließend mit Finanzdaten weiter, vor allem aus Japan. Eine Reasoning-Funktion löst Aufgaben schrittweise und gibt den Denkprozess auf Japanisch aus, sodass sich die Grundlage einer Antwort leichter prüfen lässt.

Für große Mengen an Bankaufgaben

PLaMo 3.0 Fin kann externe Werkzeuge wie Websuche, Berechnungen und interne Datenbanken aufrufen. Dank der kompakten Größe genügt eine einzelne GPU für den Betrieb. PFN denkt an den Einbau in Anwendungen wie die Klassifizierung von Anfragen, das Extrahieren, Umwandeln und Abgleichen von Angaben aus Antragsunterlagen, die Betrugserkennung und die Analyse der Geschäftslage von Kreditnehmern.

Damit adressiert das Modell zwei Probleme. Finanzinstitute verarbeiten enorme Mengen, und ein großes Sprachmodell für alles kann die Kosten in die Höhe treiben. Zudem geht es um hochsensible Daten, weshalb ein effizienter Betrieb in geschlossenen Umgebungen gefragt ist.

Lizenz und heimische Technik

Das Modell steht unter der PLaMo Community License. Kommerzielle Nutzung, etwa für interne Abläufe oder die Integration in eigene Produkte und Dienste, ist im Rahmen der Lizenz erlaubt.

Für das Instruktionstraining zu Reasoning und Werkzeugnutzung setzte PFN seinen eigenen KI-Chip MN-Core 2 ein. Laut Unternehmen entstand die gesamte Kette vom KI-Halbleiter über das Basismodell bis zum Finanzmodell mit japanischer Technologie.

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