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DISC-FinLLM

金融领域的多专家智能系统

DISC-FinLLM金融大模型微调数据集金融咨询Github开源项目

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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介绍相关项目
QuantResearch - 定量分析、策略和回测
GithubQuantResearch开源项目投资组合优化时间序列预测机器学习深度强化学习
该项目提供丰富的量化研究资源，涵盖策略回测、机器学习和深度强化学习应用，以及实盘交易演示。资源内容包括投资组合优化、风险值评估、线性回归（经典、贝叶斯、MCMC、卡尔曼滤波、Tensorflow）、均值回归、协整对冲交易、隐马尔科夫链、RNN股票预测、主成分分析、ARIMA和GARCH模型、Fama-French三因子模型等。此外，项目还提供在线资源和教程，帮助用户深入理解和应用量化研究技术。
dive-into-llms - 大语言模型实践教程
GithubLLM人工智能大模型开源项目教程编程实践
该项目提供一系列大语言模型实践教程，涵盖模型微调、部署、提示学习、知识编辑、水印技术等多个前沿主题。通过动手实践，学习者可快速掌握大模型技术，为相关课程和研究奠定基础。教程内容源自上海交通大学课程，适合AI爱好者和研究人员学习使用。
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - Llama 3.2模型的多精度量化版本
GithubHuggingfaceLlama人工智能开源开源项目模型语言模型量化
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF是Llama 3.2模型的量化版本,使用llama.cpp和imatrix方法进行处理。该项目提供从f16到Q3_K_XL多种精度选项,文件大小在0.80GB至2.48GB之间。这些模型支持多语言处理,适合在资源受限的设备上运行,用户可根据需求选择合适版本以平衡性能和资源占用。
videollm-online - 流式视频实时理解与交互的先进模型
GithubVideoLLM-online大语言模型实时交互开源项目流媒体视频视频处理
VideoLLM-online是一款针对流媒体视频的在线大语言模型。该模型支持视频流实时交互，可主动更新响应，如记录活动变化和提供实时指导。项目通过创新的数据合成方法将离线注释转化为流式对话数据，并采用并行化推理技术实现高速处理，在A100 GPU上处理速度可达10-15 FPS。VideoLLM-online在在线和离线环境中均表现出色，能高效处理长达10分钟的视频，为视频理解与交互领域带来新的可能性。
OpenFedLLM - 联邦学习框架助力大型语言模型隐私数据训练
GithubOpenFedLLM大语言模型开源开源项目模型训练联邦学习
OpenFedLLM是一个开源研究代码库，专注于利用联邦学习技术训练大型语言模型。该项目整合了多种联邦学习算法和LLM训练方法，并提供全面的评估指标。通过支持指令微调和价值对齐，OpenFedLLM为研究人员提供了在分散私有数据上进行LLM训练的有力工具，助力隐私保护和模型性能优化研究。
LiteLLM - 多语言模型的统一API管理和负载均衡解决方案
AI工具API统一LLM代理LiteLLM企业级服务开源
LiteLLM是一个代理服务器，为100多种大型语言模型提供统一API接口。它支持负载均衡、故障转移和支出跟踪，采用OpenAI格式。该工具简化了认证、资源分配和成本控制。LiteLLM提供开源和企业级解决方案，适用于不同规模组织。它拥有大量Docker下载量和请求服务量，得到众多贡献者支持。
Llama-3.2-1B-Instruct-q4f16_1-MLC - 高性能量化指令模型用于MLC-LLM和WebLLM项目
GithubHuggingfaceLlama-3.2-1B-InstructMLC-LLM人工智能大语言模型开源项目模型聊天机器人
Llama-3.2-1B-Instruct模型的MLC格式q4f16_1版本，适用于MLC-LLM和WebLLM项目。支持命令行聊天、REST服务器部署和Python API调用。模型采用量化技术，在保持性能的同时减小体积，适合多种设备高效推理。可通过简单命令或代码快速部署使用。
Awesome-Multimodal-LLM - 大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势
GithubLLM多模态学习开源开源项目模型微调神经网络
本页面介绍大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势，包括文本、视觉（图像和视频）、音频等多种模态。重点讨论如LLaMA、Alpaca和Bloom等开源且适合研究的LLM骨干模型及其学习方法，如全量微调、参数有效微调、上下文学习等。同时列举了具体的多模态LLM模型实例，如OpenFlamingo和MiniGPT-4，以及评估方法，如MultiInstruct和POPE，提供科研人员了解和研究LLM引导多模态学习的资源。
LLaMA3-SFT - 研究奖励建模与在线RLHF应用
GithubHuggingfaceRLHFtransformers元语言模型在线学习开源项目模型高质量数据
LLaMA3-SFT项目提供了在Meta-Llama-3-8B模型基础上开发的SFT检查点，利用多样化高质量开源数据训练而成，尚未经过RLHF训练，是进行RLHF研究的良好起点。
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