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基座模型：开源或者h ② 数据集：新闻网站、社交媒体、公司公告、趋势(或者等搜索引擎)、其他公开数据集 ③ 训练方法:和(根据股票价格的强化学习) ④ 模型框架 数据源层：通过整合新闻网站、社交媒体平台、财务报表、市场趋势等数据确保全面的市场覆盖。


数据工程层：专注于数固有的高时间敏感性和低 瑞典 whatsapp 数据 信噪比的挑战。 层：整合各种微调方法优先考虑轻量级自适应以保持模型的更新和相关性。 应用层：提供金融任务的实践教程和演示应用程序包括机器人咨询服务、量化交易和低代码开发。


⑤ 优势 国外首个金融行业垂直类开源大语言模型。


主要给金融研究人员和从业者提供可访问和透明的资源来开发自己的的或潜在的应用程序。解决金融数据获取难、处理难的问题旨在开源领域实现互联网规模的金融数据民主化。


基于的各种金融模型和 ：年月全球金融科技领导者的子公司通过-打造了该模型主要用于债券市客户回答各种与债券相关的问题。 帮助金融机构、对冲基金等简化债券投资流程并提供投资组合建议。


比如输入问题：我有万美元资金想投资年有哪些高收益的债券选择？会回答符合需求的公司名字、利率、发布日期、到期日期、债券评级等信息。 ：由注册投资顾问机构——于年月推出为投资者提供全球投资组合管理、投资顾问、助理等服务是美国的智能投顾平台。