大模型在 细分领域的垂直应用 ，一直都是业界关注的焦点。
大家都很明白一个道理， 给一个行业提供生产工具能不能赚钱，主要是得看这个行业是不是能赚到钱 ，或者说这个行业是否有钱。
从大模型刚出来到现在，跟很多老板、开发者包括我的朋友同事都聊过大模型变现的问题。大家关注的行业基本差不多， 金融、教育、医疗、法律等 。
今天恰巧看到一个金融大模型给大家分享下，或许就会有些灵感，也或许能直接用得到。
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项目简介
FinGPT是一个开源的金融领域大型语言模型，旨在提供一个适用于金融数据的训练和微调平台。它通过最新的调整方法如LoRA增强模型的适应性和准确性，支持多任务处理，如情感分析和市场数据分析。
FinGPT具有低成本、快速适应新数据的能力，以及使用强化学习从人类反馈中学习，优化个性化金融服务。FinGPT提供了多个模型和数据集供大家使用，可以微调训练。
项目特点
1. 开源和高可访问性： 提供开源代码和模型，允许研究者和开发者自由使用。
2. 低成本的微调能力： 使用LoRA等技术快速适应新数据，显著降低成本。
3. 多任务学习： 支持多种金融任务，如情感分析、市场数据预测等。
4. 个性化服务： 通过强化学习从人类反馈中学习，提供定制化金融建议。
5. 实时数据处理： 能够快速整合和反映最新市场信息，提高决策的及时性。
6. 广泛适用性： 可用于各种金融场景，如股票预测、风险管理等。
框架
FinGPT构建了一个全面的金融大型语言模型（FinLLM）框架，分为五个核心层次：
1. 数据源层： 通过实时信息捕捉，确保对市场的全面覆盖，并应对金融数据的时间敏感性。
2. 数据工程层： 专注于实时NLP数据处理，解决金融数据中的高时间敏感性和信噪比低的问题。
3. 语言模型层： 利用如LoRA等微调技术，应对金融数据的高动态性，保障模型的准确性和相关性。
4. 任务执行层： 负责基础任务执行，这些任务为FinLLMs的性能评估和比较提供标准。
5. 应用展示层： 展示FinGPT在金融领域中的实际应用和演示，突出其潜在能力。
组件
1. FinGPT-RAG： 这是一个检索增强的语言模型框架，专门为金融情感分析设计，通过外部知识检索优化信息深度和背景，确保精准的预测。
2. FinGPT-FinNLP：
为金融领域的语言模型（LLMs）和自然语言处理（NLP）爱好者提供一个全面的实验平台，包括训练和微调的完整流程。
3. FinGPT-Benchmark：
引入了一种针对金融领域开源大型语言模型的新型指令调优范式，增强了模型对多样化金融数据集的适应能力，并实现了成本效益高的系统性基准测试。
基准测试结果
项目链接：
https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinGPT
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