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FinGPT

开源金融大模型FinGPT,快速适应市场变化

FinGPT项目提供开源金融大语言模型,重点解决金融行业的高训练成本和频繁更新需求。利用RLHF技术,实现了金融数据的快速更新和轻量级适配,并降低微调费用。FinGPT-Forecaster和多任务情感分析模型的性能超过GPT-4,展现出在金融预测和情感分析方面的强大能力。开源平台和丰富的数据集使开发者能够轻松再现和应用这些先进模型。

freeGPT - 免费访问多种文本与图像生成模型
GithubPython库freeGPT图像生成开源项目文本生成生成模型
freeGPT 提供免费下载和使用多种文本与图像生成模型,包括 gpt3 和 gpt4。通过安装并使用 Python 代码,即可轻松实现文本或图像生成。此外,还支持官方 Discord 机器人,提供更多应用实例和技术支持。
FineChat.ai - 探索GPT4o的高级AI对话功能与多模态处理能力
AI工具AI语言模型Chat GPT4o内容生成多模态能力自然语言处理
FineChat.ai是一个第三方平台,提供GPT4o的在线访问。GPT4o作为先进的AI语言模型,具备强大的文本生成和理解能力,支持多模态输入处理,并拥有更长的上下文长度。用户可以无需登录直接使用,开发者则可通过API集成GPT4o功能。该平台为用户提供了便捷高效的方式,以体验和应用GPT4o的先进特性,适用于内容创作、文档分析、客户支持等多种场景。
FinRL-Trading - 基于机器学习的股票选择与交易策略平台
AI交易FinRLGithub开源项目强化学习投资组合配置股票选择
FinRL-Trading是一个开源的交易策略开发平台,基于FinRL框架构建。该平台整合了监督学习和深度强化学习技术,用于股票选择和投资组合管理。FinRL-Trading提供金融数据处理、技术指标分析、股票筛选、资产配置和回测等功能,并支持部署到在线交易平台进行模拟交易。这个项目为研究人员和开发者提供了一个探索和实现AI驱动交易策略的工具,结合了机器学习、金融科技和算法交易等先进技术,旨在推动智能投资决策的发展。
KR-FinBert-SC - 金融情感语义分析的最新进展
GithubHuggingfaceKR-FinBert开源项目情感分析模型自然语言处理迁移学习金融领域
KR-FinBert-SC利用金融语料库进行预训练和微调,以提高NLP中的情感分析性能。该模型训练涉及韩国维基百科、新闻文章和法律文本等,扩展数据集超过12GB,并添加了经济新闻和证券分析报告以支持迁移学习。在50,000条标记数据中,该模型的情感分类准确率达到96.3%。
kf-deberta-base - 金融领域专用语言模型展示出色性能
GithubHuggingfaceKF-DeBERTa基准测试开源项目性能模型语言模型金融
KF-DeBERTa基于DeBERTa-v2架构,结合Electra的RTD目标训练,旨在金融和通用领域应用。其在KLUE基准测试上表现突出,超越RoBERTa-Large,并在金融领域任务如情感分析、广告分类和实体识别中展现领先性能,体现出其在财经信息处理中的适用性和精准度。
YourGPT - 全面的企业级AI和GPT应用平台
AI工具AI聊天机器人YourGPT大语言模型开发平台生成式AI
YourGPT提供先进的人工智能和GPT套件,包括无代码AI聊天机器人和LLM Spark开发平台。这些工具帮助企业利用大型语言模型(LLM)和GPT技术进行创新和转型。平台注重数据安全和GDPR合规,适用于酒店、银行、房地产、医疗保健和电子商务等多个行业。
awesome-ai-in-finance - 金融市场中的LLMs和深度学习策略和工具的精选列表
AIFinanceGithubLLMsReinforcement LearningTrading开源项目
本项目汇集了最新的人工智能研究在金融领域的应用,包括市场分析和自动化交易策略。内容涵盖LLMs、研究论文、课程书籍以及各种交易策略(如高频交易、投资组合管理、加密货币等),并提供数据源、研究工具和交易系统,帮助用户系统化了解AI在金融中的使用。
AudioGPT - 多功能音频生成与理解平台,支持语音、音乐、音效及虚拟人对话
AudioGPTGithub开源项目语音增强语音识别音乐生成音频合成
AudioGPT 是一个多功能音频生成与理解平台,具备语音合成、语音识别、语音分离、风格迁移、声音检测、声音提取、文本到音频转换等功能,还支持音乐生成与虚拟人对话。集成了 FastSpeech、whisper、GeneFace 等多个领先的基础模型,AudioGPT 为开发者提供强大的开源工具和预训练模型,支持多种音频相关任务,不断扩展其功能和应用场景。此平台适合音频处理、自然语言处理及多模态研究的需求。
mGPT - 基于GPT架构的大规模多语种自然语言处理模型
GPTGithubHuggingfaceMegatron多语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理
作为一个基于GPT-3架构的多语言处理模型,mGPT具备13亿参数量,覆盖25个语系的61种语言。模型采用Wikipedia和Colossal Clean Crawled Corpus作为训练数据,结合Deepspeed与Megatron框架实现并行计算,在低资源语言处理领域达到与XGLM相当的性能水平。模型训练过程中处理了488亿UTF字符,借助256个NVIDIA V100 GPU完成了为期14天的训练。
nanoGPT - 简洁高效的中型GPT模型训练框架
GPT训练GithubPyTorchnanoGPT开源项目深度学习语言模型
nanoGPT是一个针对中型GPT模型的训练框架,重写自minGPT项目并注重性能优化。其核心由约300行代码组成,包括训练循环和模型定义,能够轻松复现GPT-2(124M)。该框架支持从零开始训练新模型或微调预训练检查点,并提供了详细的入门指南,涵盖了从Shakespeare作品上的字符级模型训练到在OpenWebText数据集上复现GPT-2结果的完整流程。
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