本文是LLM系列文章,针对《CFGPT: Chinese Financial Assistant with Large Language Model》的翻译。
大型语言模型(LLM)在金融领域的自然语言处理任务中显示出巨大的潜力。在这项工作中,我们提出了一个名为CFGPT的中国金融生成预训练Transformer框架,其中包括一个用于预训练和监督微调的数据集(CFData)、一个用于熟练管理金融文本的金融LLM(CFLLM),以及一个用于导航现实世界金融应用程序的部署框架(CFAPP)。CFData包括预训练数据集和监督微调数据集,其中预训练数据集中整理了中国的金融数据和分析,以及一个较小的通用文本子集,共有584M个文档和141B个token,监督微调数据集中针对六个不同的金融任务量身定制,通过总共1.5M个指令对和1.5B个token,体现了财务分析和决策的各个方面。CFLLM基于Int