数据集:

• chancefocus/pixiu
• ChanceFocus/FLUPE 语言:
• en 推理: false 许可证: mit 指标:
• 准确率
• 精确匹配
• f1分数 库名称: transformers 标签:
• 金融
• llama
• 大语言模型

FinMA-7B-NLP金融大模型

FinMA-7B-NLP是貔貅项目开发的金融领域大语言模型(LLM)。该模型专为理解复杂金融术语和概念而设计，通过自然语言指令微调显著提升金融下游任务表现。特别值得注意的是，FinMA-7B-NLP仅基于貔貅数据集中的NLP任务进行训练，使其在情感分析、新闻标题分类、命名实体识别和问答等专业任务中表现卓越。

貔貅项目其他模型

除FinMA-7B-NLP外，貔貅项目还包含两个重要模型：FinMA-7B-full和FinMA-30B。

• FinMA-7B-full：该模型使用貔貅数据集全部指令数据进行训练，涵盖NLP与预测任务，是能处理更广泛金融任务的综合型模型。

• 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同样使用NLP指令数据训练。

使用指南

您可以通过Hugging Face Transformers库在Python项目中调用FinMA-7B-NLP模型。以下是加载模型的示例代码：

from transformers import LlamaTokenizer, LlamaForCausalLM

tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained('ChanceFocus/finma-7b-nlp')
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained('ChanceFocus/finma-7b-nlp', 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，具体条款详见MIT文件。

项目背景

本模型隶属于貔貅项目——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库，旨在全面评估金融LLMs。我们持续推动金融人工智能(AI)的开源生态发展。

更多信息请访问GitHub上的貔貅项目。

引用规范

如使用FinMA-7B-NLP，请引用貔貅论文：

@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、张骁、赖彦昭、彭敏、Alejandro Lopez-Lira、黄继民},
 year={2023},
 eprint={2306.05443},
 archivePrefix={arXiv},
 primaryClass={cs.CL}
}