金融领域的多专家智能系统
DISC-FinLLM是复旦大学开发的金融领域大模型,由金融咨询、文本分析、计算和知识检索问答四个模组构成。该模型基于25万条数据的DISC-Fin-SFT数据集训练,在金融NLP任务、人类试题、资料分析和时事分析等多个评测中表现出色。DISC-FinLLM能为金融领域提供全面支持,适用于多种应用场景。
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<h1>DISC-FinLLM</h1> </div>DISC-FinLLM 是一个专门针对金融场景下为用户提供专业、智能、全面的金融咨询服务的金融领域大模型,由复旦大学数据智能与社会计算实验室 (Fudan-DISC) 开发并开源。
我们将在该项目中开源如下资源:
您可以通过访问这个链接来在线体验我们的 DISC-FinLLM。
DISC-FinLLM是一个金融领域的大语言模型,是由面向不同金融场景的4个模组:金融咨询、金融文本分析、金融计算、金融知识检索问答构成的多专家智慧金融系统。这些模组分别在金融NLP任务、人类试题、资料分析和时事分析等四个评测中展现出明显优势,证明了DISC-FinLLM能为广泛的金融领域提供强有力的支持。DISC-FinLLM能在不同应用场景下提供帮助,可用于实现不同的功能:
DISC-FinLLM是基于我们构建的高质量金融数据集DISC-Fin-SFT在通用领域中文大模型Baichuan-13B-Chat上进行LoRA指令微调得到的金融大模型。DISC-Fin-SFT总共包含约25万条数据,分为四个子数据集,它们分别是金融咨询指令、金融任务指令、金融计算指令、检索增强指令。
数据集 | 数据量 | 输入长度 | 输出长度 |
---|---|---|---|
金融咨询指令 | 63k | 26 | 369 |
金融任务指令 | 110k | 676 | 35 |
金融计算指令 | 57k | 73 | 190 |
检索增强指令 | 20k | 1031 | 521 |
DISC-Fin-SFT | 246k | 351 | 198 |
金融咨询指令数据来源于三部分:
在引导ChatGPT生成数据的过程中,我们通过精心设计的prompt确保生成的问答符合中国的国情、立场、态度和语言风格。
金融任务指令数据来源于两个部分:
数据集 | 主要任务类型 | 次要任务类型 | 数据量 |
---|---|---|---|
FPB | 情感分析 | 情感分析 | 18690 |
FIQA-SA | 情感分析 | 情感分析 | - |
FNSC | 情感分析 | 情感分析 | - |
CCKS-NEC-2022 | 信息抽取 | 因果抽取 | 7499 |
SmoothNLP IEE | 信息抽取 | 事件抽取 | 3256 |
SmoothNLP NHG | 文本生成 | 文本生成 | 4642 |
CCKS2022-event | 文本分类 | 事件类型分类 | 3578 |
Minds14 | 文本分类 | 意图识别 | 59143 |
Financial Report | 信息抽取 | 实体抽取 | 61705 |
OpenKG | 信息抽取 | 实体抽取 | 7672 |
OpenKG | 信息抽取 | 实体抽取 | 67921 |
FDDC2018 | 翻译 | 术语翻译 | 333 |
Wealth-alpaca-lora | 文本生成 | 关键词生成 | 41825 |
在金融计算中,表达式计算器、方程求解器、正态概率表、计数器四种工具可以帮助模型完成大多数的计算任务。四种工具各有不同的调用命令、输入和输出。例如,计算器的命令是 [Calculator(expression)→result]。在这一部分,构建金融计算指令的目的就是训练模型在合适的时候调用这些工具解决数学问题。四个工具的定义如下表所示:
工具名称 | 工具描述 |
---|---|
表达式计算器 | 输入:初等函数的数学表达式 |
输出:表达式的计算结果(小数表示) | |
方程求解器 | 输入:方程组 |
输出:方程组的解 | |
计数器 | 输入:包含数据样本的数组 |
输出:样本数量 | |
概率表 | 输入:数字 |
输出:正态分布累积分布函数在这个数字处的值 |
首先构建了一个种子任务库,其中的种子任务由三部分组成:根据金融考试人工改写的计算题、带有研报上下文的数据计算题、BELLE数据集中校园数学部分的通用数学题。特别地,根据Toolformer的方法,这些问题的答案中插入着上述四个工具的调用命令,它们代表着调用工具的方法和时机。随后,为了增加数据的数量和多样性,我们通过小样本思维链提示(Few-shot Chain-of-Thought Prompting) 方法,让ChatGPT在提示词的引导下,根据种子任务生成超过5万个新问答对,其中的答案也带有插件命令。
检索增强指令的构造分为三步。第一步,我们根据新闻和研报等金融文本构造金融分析问题。第二步,我们在知识库中检索与问题有关的文档,其中参考文档源于我们构建金融知识库,包含18k研报和69k金融新闻。第三步,我们将问题和参考资料结合在一起,生成问题的答案。在这个过程中,问题和答案是由ChatGPT通过Chain-of-Retrieval (CoR) prompting方法生成的。最终我们构建了一个由20k条检索增强指令组成的数据集,其中的指令涵盖了金融领域中主要的分析形式,包括行业分析、政策分析、投资建议、公司战略规划等。
我们展示了DISC-FinLLM-SFT 训练数据样例,您可以访问这个链接下载数据集。
针对金融领域的不同功能,我们首先采用了多专家微调的训练策略。我们在特定的子数据集上训练模型的各个模组,使它们彼此互不干扰,独立完成不同任务。为此,我们以Baichuan-13B-Chat为基座模型,使用LoRA方法高效地进行参数微调。
通过数据集的四个部分,分别训练4个LoRA专家模组。部署时,用户只需更换在当前基座上的LoRA参数就可以切换功能。因此用户能够根据使用需求激活/停用模型的不同模组,而无需重新加载整个模型。4个LoRA专家模组分别如下:
OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。
openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。
高分辨率纹理 3D 资产生成
Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具,支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型,具备快速形状生成能力,可生成带纹理的高质量 3D 模型,适用于多个领域,为 3D 创作提供了高效解决方案。
一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。
3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式存储领域的优质解决方案。
用于可扩展和多功能 3D 生 成的结构化 3D 潜在表示
TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目,它利用结构化 3D 潜在表示技术,实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具,包括文本到 3D、图像到 3D 等,并且支持多种输出格式,如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS,用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产,适用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。
10 节课教你开启构建 AI 代理所需的一切知识
AI Agents for Beginners 是一个专为初学者打造的课程项目,提供 10 节课程,涵盖构建 AI 代理的必备知识,支持多种语言,包含规划设计、工具使用、多代理等丰富内容,助您快速入门 AI 代理领域。
AI Excel全自动制表工具
AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。
基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
开源且先进的大规模视频生成模型项目
Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。
全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表
爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。
一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入
Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。
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