数据集:

• chancefocus/pixiu
• ChanceFocus/FLUPE 语言:
• 英文 推理: 否 许可证: mit 评估指标:
• 准确率
• 精确匹配
• F1值 库名称: transformers 标签:
• 金融
• llama
• 大语言模型

FinMA-7B-full 金融大模型

FinMA-7B-full 是 貔貅项目 开发的一款综合性金融大语言模型。该模型专为理解复杂金融术语与概念而设计，通过自然语言指令微调显著提升了金融下游任务表现。特别值得注意的是，FinMA-7B-full 使用貔貅数据集中的完整指令数据进行训练，涵盖自然语言处理与预测任务，使其成为能处理更广泛金融任务的综合性模型。

貔貅项目其他模型

除 FinMA-7B-full 外，貔貅项目还包含以下两个模型：

• FinMA-7B-NLP：该模型仅使用貔貅数据集中的自然语言处理任务进行训练，专精于情感分析、新闻标题分类、命名实体识别和问答等任务。

• FinMA-30B：作为 FinMA 系列的更大规模版本，基于 LLaMA-30B 模型微调，与 FinMA-7B-NLP 相同仅使用自然语言处理指令数据训练。

使用方式

您可以通过 Hugging Face Transformers 库在 Python 项目中调用 FinMA-7B-full 模型。以下是加载模型的简单示例：

from transformers import LlamaTokenizer, LlamaForCausalLM

tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained('ChanceFocus/finma-7b-full')
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained('ChanceFocus/finma-7b-full', device_map='auto')

本示例中，LlamaTokenizer 用于加载分词器，LlamaForCausalLM 用于加载模型。参数 device_map='auto' 可实现 GPU 的自动调用。

托管推理 API

您也可以通过 Hugging Face 推理 API 使用本模型，无需搭建本地推理环境即可生成文本。该模型支持按需加载至推理 API。

许可证

FinMA-7B-NLP 采用 MIT 许可证授权，详见 MIT 授权文件。

项目背景

本模型属于貔貅项目组成部分，这是首个包含金融大语言模型、指令微调数据和评估基准的开源资源，旨在全面评估金融大语言模型性能。项目目标持续推动金融人工智能领域的开源发展。

更多信息请访问 GitHub 上的 貔貅项目。

引用规范

如您在研究中使用 FinMA-7B-NLP，请引用貔貅项目论文：

@misc{xie2023pixiu,
 title={貔貅：面向金融领域的大语言模型、指令数据与评估基准}, 
 author={谢倩倩、韩伟光、张晓、赖彦昭、彭敏、Alejandro Lopez-Lira、黄继民},
 year={2023},
 eprint={2306.05443},
 archivePrefix={arXiv},
 primaryClass={cs.CL}
}