Một mô hình AI tài chính lớn do Đại học Phúc Đán ra mắt: DISC-FinLLM. Anh em nào quan tâm thì có link Github đây

[Hoàng Đức]

Lĩnh vực tài chính là một lĩnh vực đầy thách thức và cơ hội, đòi hỏi sự hiểu biết và phân tích sâu sắc về nhiều kiến thức tài chính, dữ liệu, văn bản, tính toán...
Tuy nhiên, các dịch vụ tài chính truyền thống thường thiếu tính cá nhân hóa, thông minh và toàn diện, không thể đáp ứng nhu cầu đa dạng của người dùng trong các tình huống khác nhau.
Hôm nay, chúng tôi sẽ giới thiệu với các bạn một mô hình lớn trong lĩnh vực tài chính được phát triển và có nguồn mở bởi Phòng thí nghiệm máy tính xã hội và trí tuệ dữ liệu của Đại học Phúc Đán của Trung Quốc (Fudan-DISC) - DISC-FinLLM!

DISC-FinLLM là gì?​

DISC-FinLLM là một mô hình ngôn ngữ lớn trong lĩnh vực tài chính được phát triển và có nguồn mở bởi Phòng thí nghiệm tính toán xã hội và trí tuệ dữ liệu của Đại học Phúc Đán (Fudan-DISC).
Nó được xây dựng dựa trên khung tinh chỉnh đa chuyên gia và có thể cung cấp các dịch vụ chuyên nghiệp, thông minh và toàn diện trong nhiều tình huống như tư vấn tài chính, phân tích văn bản tài chính, tính toán tài chính, truy xuất kiến thức tài chính và trả lời câu hỏi, v.v.

DISC-FinLLM có thể làm gì?​

DISC-FinLLM có thể trợ giúp trong các tình huống ứng dụng khác nhau và có thể được sử dụng để triển khai các chức năng khác nhau:
Tư vấn tài chính: Mô-đun này có thể bắt đầu nhiều vòng trò chuyện với người dùng về các chủ đề tài chính trong bối cảnh tài chính Trung Quốc hoặc giải thích kiến thức liên quan về chuyên ngành tài chính cho người dùng.
Phân tích văn bản tài chính: Mô-đun này có thể giúp người dùng hoàn thành các nhiệm vụ NLP như trích xuất thông tin, phân tích tình cảm, phân loại văn bản và tạo văn bản trên văn bản tài chính.
Tính toán tài chính: Mô-đun này có thể giúp người dùng hoàn thành các nhiệm vụ liên quan đến tính toán toán học. Ngoài các tính toán cơ bản như lãi suất và tốc độ tăng trưởng, nó còn hỗ trợ phân tích thống kê và mô hình tài chính bao gồm mô hình định giá quyền chọn Black-Scholes và xác suất vỡ nợ dự kiến của EDF mô hình.
Hỏi đáp truy xuất kiến thức tài chính: Mô-đun này có thể cung cấp cho người dùng lời khuyên đầu tư, phân tích các vấn đề thời sự và giải thích chính sách dựa trên tin tức tài chính, báo cáo nghiên cứu và các tài liệu chính sách có liên quan.

DISC-FinLLM làm điều đó như thế nào?​

DISC-FinLLM dựa trên bộ dữ liệu tài chính chất lượng cao DISC-Fin-SFT và có được bằng cách tinh chỉnh các hướng dẫn LoRA trên mô hình lớn Baichuan-13B-Chat của miền chung Trung Quốc.
Tinh chỉnh lệnh LoRA là một phương pháp tinh chỉnh mới có thể kiểm soát hành vi của các mô hình lớn trong các tình huống khác nhau thông qua các hướng dẫn. Các hướng dẫn được chia thành bốn loại: hướng dẫn tư vấn, hướng dẫn nhiệm vụ, hướng dẫn tính toán và hướng dẫn nâng cao truy xuất và bộ dữ liệu DISC-Fin-SFT được xây dựng dựa trên bốn loại hướng dẫn này. DISC-Fin-SFT chứa tổng cộng khoảng 250.000 mẩu dữ liệu, bao gồm nhiều tình huống và nhiệm vụ tài chính khác nhau.
DISC-FinLLM có trang web trải nghiệm demo, bạn có thể tự mình dùng thử xem có đáp ứng được nhu cầu của mình không.
Địa chỉ mã:

GitHub - FudanDISC/DISC-FinLLM: DISC-FinLLM，中文金融大语言模型（LLM），旨在为用户提供金融场景下专业、智能、全面的金融咨询服务。DISC-FinLLM, a Chinese financial large language model (LLM) designed to provide users with professional, intelligent, and comprehensive financial consulting servic

DISC-FinLLM，中文金融大语言模型（LLM），旨在为用户提供金融场景下专业、智能、全面的金融咨询服务。DISC-FinLLM, a Chinese financial large language model (LLM) designed to provide users with professional, intelligent, and comprehensive financ...

github.com

địa chỉ trải nghiệm demo:

http://101.206.185.250:20007/

Trang giới thiệu website chính thức:

https://fin.fudan-disc.com/