② 金融数据集来源丰富，token数量大。其在金融领域数据集共包含了亿个token，占总数据集token量的%，具体由以下几个部分构成： ③ 模型应用表现好。团队分享了模型的三个定性示例：）生成berg查询语言，berg可以被用来通过将自然语言查询转换为有效的
使更易于访问生成新闻标题
由于它在许多新闻文章上进行了训练，可以 WhatsApp 号码数据 帮助生成新闻标题。）金融问答。由于金融领域训练数据，智能问答覆盖面广 Fin——开源模型 Fin是Finne基金会发起的一个专注于金融领域的大型语言模型，它致力于通过构建开放源码的金融大语言模型来推动金融科技(Finte)的发展和创新。
基座模型开源M或者数据集
新闻网站、社交媒体、公司公告、趋势(googe或者bdu等搜索引擎)、其他公 发现谷歌分析 开数据集 ③ 训练方法:oR和RP(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NP数据的实时处理，以应对金融数据固有的高时间敏感性和低信噪比的挑战。 M层：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。
优势 国外首个金融行业垂
直类开源大语言模型。从业者提供可访问和透 传真带领 明的资源，来开发自己的的FinM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gent Bond：年月全球金融科技领导者Brodridge的子公司TX，通过-打造了Bond，该模型主要用于债券市场，帮助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？Bond会回答符合需求的公司名字、利率、价格、发布日期、到期日期、债券评级等信息。 由E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。
