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金融领域Prompt工程方法浅析

大模型全称是大型语言模型（LLM，Large Language Model），主要指模型结构复杂，参数多，用于预训练大模型的数据量大的神经网络模型。

prompt 大模型

一本Python爬虫的书，凭什么能畅销10W册

它们可以在互联网上自动收集数据，将收集到的数据返回到本地服务器，并对这些数据进行一些处理。

爬虫 python

金融行业的开源AI大模型

该项目通过五层全栈框架提供综合的市场覆盖，包括数据源层、数据工程层、LLMs层、任务层和应用层，旨在解决金融数据的高时效性和低信噪比问题。

开源大模型

利用LangChain建gpt专属知识库，如何避免模型出现“幻觉”，绕过知识库知识乱答的情况？

搜的不准的原因，就是数据集太脏了。

LangChain 知识库

中文通用大模型最全汇总

，涵盖金融、法律、百科的领域数据以及API等。

大模型开源模型

EduChat：教育行业垂直领域大模型

三、数据预处理 3.1 预训练数据教材数据： (1) 中国初高中考试中收集了大量的教育教科书和在线题库数据 (2) 7万多首中文诗歌来丰富我们的模型，提供作者、

教育大模型垂直领域

ViTPose+：迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型

为了探索使用ImageNet数据进行预训练是否是不可避免的，ViTPose探索了能否只使用姿态估计数据（MS COCO和AI Challenger数据）进行预训练。

ViTPose+Transformer 身体姿态

国内法律类大模型介绍

：论文、新闻、法规、司法解释、法律咨询、法考题、判决文书组成，随后经过清洗、数据增强等来构造训练数据 * 算力：multiple

法律大模型

大模型量化：什么是模型量化，如何进行模型量化

，要弄懂模型量化的原理就是要弄懂这种数据映射关系。

大模型

9.4k Star！MemGPT：伯克利大学最新开源、将LLM作为操作系统、无限上下文记忆、服务化部署自定义Agent

MemGPT 使用函数在主上下文和外部上下文（归档和调用存储数据库）之间移动数据。

MemGPT 大语言模型

AI+大模型在金融行业的应用场景

一些系统采用机器学习技术，能够从历史数据中学习，不断优化交易策略。

AI大模型金融

2.7B能打Llama 2 70B，微软祭出「小语言模型」！96块A100 14天训出Phi-2，碾压谷歌Gemini nano

Phi-2所使用的训练数据，包含合成数据集，——专门用于教授模型常识推理和一般知识（科学、日常活动和心智理论等）。

小语言模型

RAG 2.0，终于把RAG做对了！

换句话说，LLMs只能“看到”截至某一时间点的数据。

RAG 大语言模型

Chinese-LLM开源中文大语言模型合集

据悉，“书生·浦语”具有1040亿参数，基于“包含1.6万亿token的多语种高质量数据集”训练而成。

大模型中文

大模型时代-行业落地的再思考

很多人认为行业大模型是用一个7B/13B的模型架构完全用领域数据训练一个模型，因为参数量达到了“大”的标准，数据完全用的是行业数据，就称作行业大模型了。

大模型

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