大模型在 細分領域的垂直套用 ，一直都是業界關註的焦點。
大家都很明白一個道理， 給一個行業提供生產工具能不能賺錢，主要是得看這個行業是不是能賺到錢 ，或者說這個行業是否有錢。
從大模型剛出來到現在，跟很多老板、開發者包括我的朋友同事都聊過大模型變現的問題。大家關註的行業基本差不多， 金融、教育、醫療、法律等 。
今天恰巧看到一個金融大模型給大家分享下，或許就會有些靈感，也或許能直接用得到。
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計畫簡介
FinGPT是一個開源的金融領域大型語言模型，旨在提供一個適用於金融數據的訓練和微調平台。它透過最新的調整方法如LoRA增強模型的適應力和準確性，支持多工處理，如情感分析和市場數據分析。
FinGPT具有低成本、快速適應新數據的能力，以及使用強化學習從人類反饋中學習，最佳化個人化金融服務。FinGPT提供了多個模型和數據集供大家使用，可以微調訓練。
計畫特點
1. 開源和高可存取性： 提供開原始碼和模型，允許研究者和開發者自由使用。
2. 低成本的微調能力： 使用LoRA等技術快速適應新數據，顯著降低成本。
3. 多工學習： 支持多種金融任務，如情感分析、市場數據預測等。
4. 個人化服務： 透過強化學習從人類反饋中學習，提供客製化金融建議。
5. 即時數據處理： 能夠快速整合和反映最新市場資訊，提高決策的及時性。
6. 廣泛適用性： 可用於各種金融場景，如股票預測、風險管理等。
框架
FinGPT構建了一個全面的金融大型語言模型（FinLLM）框架，分為五個核心層次：
1. 資料來源層： 透過即時資訊捕捉，確保對市場的全面覆蓋，並應對金融數據的時間敏感性。
2. 數據工程層： 專註於即時NLP數據處理，解決金融數據中的高時間敏感性和訊雜比低的問題。
3. 語言模型層： 利用如LoRA等微調技術，應對金融數據的高動態性，保障模型的準確性和相關性。
4. 任務執行層： 負責基礎任務執行，這些任務為FinLLMs的效能評估和比較提供標準。
5. 套用展示層： 展示FinGPT在金融領域中的實際套用和演示，突出其潛在能力。
元件
1. FinGPT-RAG： 這是一個檢索增強的語言模型框架，專門為金融情感分析設計，透過外部知識檢索最佳化資訊深度和背景，確保精準的預測。
2. FinGPT-FinNLP：
為金融領域的語言模型（LLMs）和自然語言處理（NLP）愛好者提供一個全面的實驗平台，包括訓練和微調的完整流程。
3. FinGPT-Benchmark：
引入了一種針對金融領域開源大型語言模型的新型指令調優範式，增強了模型對多樣化金融數據集的適應能力，並實作了成本效益高的系統性基準測試。
基準測試結果
計畫連結：
https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinGPT
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