ceacer 2 已发布 2月14号 分享 已发布 2月14号 <?xml encoding="UTF-8">嘿,听说了没?番茄系统家园刚刚发了一条消息,说百川智能发布了他们自己的全链路领域增强大模型,叫做Baichuan4-Finance。这个模型是用高质量的金融数据训练出来的,而且他们还创新地引入了领域自约束训练方案,让金融能力和通用能力都得到了提升。这样一来,整个金融场景的可用性也跟着提高了呢!值得注意的是,Baichuan4-Finance在金融专业能力和场景应用方面的卓越表现,已超越GPT-4o,在中国人民大学财政金融学院最新构建的FLAME评测体系及国内权威开源金融评测基准FinancelQ中均独占鳌头。在模型训练的核心阶段,百川智能凭借领域自约束训练技术的精妙运用,成功实现了模型专项技能与通用能力的同步精进,极大地拓宽了模型在多元金融场景中的适用性。为了支撑Baichuan4-Finance的金融能力发展,百川智能精心构建了高质量金融数据集。该数据集广泛涵盖了金融专业教材、学术著作、顶级金融期刊论文、监管机构政策文件、金融法律法规等核心知识资源,同时融入了金融专业问答集、企业财报、年度报告及金融类研究分析报告等实践应用数据,为模型提供了丰富且深入的金融知识底蕴。在此基础上,Baichuan4-Finance在领域自约束训练过程中,还巧妙地融入了更高质量的通用数据,与金融数据共同进行混合训练,确保了模型在保持通用能力的同时,金融能力实现稳步增长。此外,百川智能在模型后训练阶段同样不遗余力,通过合成数据、指令数据对模型进行精细化有监督微调,并在强化学习策略中针对数学计算等金融领域关键场景进行样本增强,进一步巩固并提升了模型的综合性能。这一系列举措无疑为Baichuan4-Finance在金融智能领域的持续领先奠定了坚实基础。 评论链接 在其他网站上分享 更多分享选项...
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