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Stella En 400M V5 FinanceRAG V2

thomaskim1130によって開発
stella_en_400M_v5アーキテクチャを基に金融分野向けに最適化した検索拡張生成モデルで、金融文書の意味検索と段落マッチングをサポート
ダウンロード数 555
リリース時間 : 11/29/2024

モデル概要

このモデルは金融文書検索タスクに特化して最適化されており、複雑な金融クエリを理解し関連テキスト段落をマッチングできます。多重負のサンプルランキング損失で訓練されており、Q&Aシステムや金融情報検索シナリオに適しています。

モデル特徴

金融分野最適化
財務諸表や金融用語などの専門内容に特化して訓練され、金融文書の理解能力を向上
効率的な段落検索
長文の金融文書からクエリに関連するキーパラグラフを正確に特定可能
多重負のサンプル訓練
多重負のサンプルランキング損失(Multiple Negatives Ranking Loss)を使用して類似段落の識別能力を向上

モデル能力

金融文書意味検索
クエリ-段落類似度計算
金融Q&Aシステムサポート
長文キー情報特定

使用事例

金融情報検索
財務諸表クエリ
特定の財務指標に基づいて関連する報告書段落を検索
特定の財務データを含む表や説明を正確に検索
規制文書分析
SEC文書や年次報告書から特定のポリシー記述を特定
コンプライアンス関連のキーパラグラフを迅速に発見
投資研究
企業財務データ抽出
特定の四半期または年度の財務実績データを検索
クエリ指標を含む財務表と文脈を正確にマッチング
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