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开源Python库利用LLM生成金融问答数据集

Financial Datasets Python库金融数据集生成大型语言模型问答数据集 Github 开源项目

Financial Datasets是一个开源Python库，利用大型语言模型从金融文本生成问答数据集。支持从文本、PDF和10-K报告生成数据，提供灵活API。该库安装简便，可通过pip或Poetry集成。为金融分析和机器学习研究提供了便捷工具，能高效创建训练数据。

finbert-fls - 智能金融文本分析工具助力投资决策高效优化

FinBERTForward-looking statementGithubHuggingface开源项目文本分类模型金融分析预测分析

FinBERT-FLS是一个基于BERT的金融文本分析模型，专门用于识别和分类财务报告中的前瞻性陈述。该模型在罗素3000指数公司年报的3500个人工标注句子上进行微调，可准确区分具体、非具体和非前瞻性陈述。这一工具有助于投资者高效分析公司管理层对未来的预期，从而提升金融分析质量。

datasets - Unsplash开放数据集海量图片与搜索数据资源

GithubUnsplash Dataset图像库图片数据集开源数据开源项目数据研究

Unsplash Dataset是一个开放的图片和数据资源库,汇集了全球35万多名摄影师的贡献。它包括Lite和Full两个版本,分别提供2.5万张自然主题图片和540万张高质量图片。这些数据集还包含大量关键词和搜索数据,为图像研究和机器学习提供了丰富素材。研究人员可免费用于非商业性项目,探索图像、关键词和搜索行为之间的关联。

FinRL-Meta - 开源金融市场模拟与基准测试环境平台

FinRL-MetaGithub市场环境开源开源项目数据驱动金融强化学习

FinRL-Meta构建了多元化的金融市场模拟环境，提供数据驱动的金融强化学习基准测试，支持多场景与插件式运作。其完善的‘训练-测试-交易’流水线桥接了模拟与现实间的差距，增强了模型的实用性和效率。从数据操作到策略评估，FinRL-Meta为金融科技研究提供了一流的支持和灵活的工作流程。

Tabular-LLM - 表格智能数据集的收集与LLM模型优化

Alpaca-CoTGithubLLMTabular LLM开源项目微调平台表格智能

此项目利用Alpaca-CoT平台，集合和整理多种表格智能任务的数据集，并对现有的大型语言模型进行微调，以提升其对表格数据的理解和处理能力。主要涵盖表格问答和表格-文本生成等任务。项目提供开源训练代码和格式统一的表格数据，并开放训练模型，助力研究者复现及优化表格智能任务。

awesome-llm-human-preference-datasets - 开放源码的人类偏好数据集，用于LLM的指令调整与评估

AnthropicGithubHuman PreferenceOpenAIRLHFStanford Human Preferences Dataset开源项目

本页面汇总了多个人类偏好开源数据集，适用于LLM的指令调整、强化学习和评估。涵盖的数据集包括OpenAI WebGPT Comparisons、OpenAI Summarization和Anthropic HH-RLHF等。数据集中包含的问题、模型回答和人类评价数据，旨在为语言模型的开发和改进提供资源。覆盖文本摘要、对话、人类偏好比较等领域，为LLM研究和应用提供全面支持。

finbert - 针对金融领域的BERT情感分析预训练模型

BERTFinBERTGithubHuggingfaceProsus开源项目模型自然语言处理金融情感分析

FinBERT是一个针对金融文本情感分析的预训练NLP模型。该模型基于BERT架构，通过在大规模金融语料库上进行训练和微调，专门用于金融领域的情感分类。FinBERT能够为文本输出正面、负面或中性三种情感标签的概率分布，旨在提升金融文本分析的准确性，为投资决策和市场分析提供客观依据。

ta-lib-python - 高效金融技术分析库支持多种指标与图表识别

GithubPythonTA-Lib开源项目技术分析指标金融市场

TA-Lib Python是一个基于Cython的金融技术分析库,提供150多种市场技术指标和蜡烛图模式识别。性能优于原始SWIG接口,支持NumPy、Pandas和Polars等数据处理库。该库为金融分析软件开发者提供多种技术分析工具,可用于处理市场数据,计算移动平均线、MACD、RSI、布林带等指标。

hands-on-llms - 学习构建和部署实时金融顾问系统的完整教程

GithubInference PipelineLLMReal-time PipelineTraining Pipelinefinancial advisor开源项目

本教程全面介绍如何通过三阶段流水线设计来训练、部署和推理一个实时金融顾问系统。课程包括加载金融Q&A数据集、微调开源LLM以及构建实时特征管道和推理管道，并介绍如何使用Alpaca、Qdrant、Comet ML和Beam等外部服务进行集成。通过视频讲解、文章和模块化代码，逐步掌握流程，即使硬件不足，也可在Beam的无服务器基础设施上进行训练和推理。

instruction-datasets - 大语言模型指令微调数据集汇总

GithubInstruction TuningNLP多语言大语言模型开源项目数据集

该项目整理了大语言模型指令微调所需的多种数据集，包括金标准、银标准/LM生成和偏好数据集。内容涵盖多语言和多模态任务，提供指令-响应对和人类偏好评分等资源。这些数据集有助于提升模型的指令跟随、对话和任务执行能力，为NLP研究和开发提供重要参考。

deep-algotrading - 深度学习算法在金融交易中的探索与实践

GithubTensorFlow开源项目深度学习神经网络过拟合金融数据

本项目展示了深度学习技术在金融交易领域的应用。从简单回归到LSTM和策略网络,逐步介绍不同复杂度的算法模型。内容包括TensorFlow使用、深度强化学习概念,以及交易策略的构建与优化。通过代码示例和详细说明,读者可学习如何将深度学习应用于金融数据分析和算法交易。这是一个面向学习者和从业者的教育资源,展示了深度学习在非传统领域的创新应用。

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