Finllama 3 8B

🚀 FinLlama-3-8Bモデルカード

このモデルカードは、金融ツイートやフレーズの感情分析にファインチューニングされたFinLlama-3-8Bモデルの詳細を提供します。

🚀 クイックスタート

FinLlama-3-8Bモデルを使用するには、以下のコードを参考にしてください。

基本的な使用法

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("roma2025/FinLlama-3-8B")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("roma2025/FinLlama-3-8B")

def get_sentiment_score(model, tokenizer, text):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True, max_length=75)
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
        logits = outputs.logits
    probabilities = F.softmax(logits, dim=-1)
    sentiment_score = torch.argmax(probabilities, dim=-1).item()
    return sentiment_score, probabilities

# Example usage
text = "Determine the sentiment of the financial news as negative, neutral or positive:
The stock market is going up!
Sentiment:"

sentiment_score, probabilities = get_sentiment_score(model, tokenizer, text)

✨ 主な機能

FinLlama-3-8Bは、金融分野の感情分析に特化したLlama-3-8Bモデルのファインチューニング版です。テキストをポジティブ、ニュートラル、ネガティブの3つの感情カテゴリに分類することができます。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

用途

直接的な使用

FinLlama-3-8Bは、金融テキストの感情分析に直接使用でき、与えられた入力に対して感情ラベル（ポジティブ、ニュートラル、ネガティブ）を提供します。

下流の使用

このモデルは、より大規模な金融分析システムに統合して、幅広い金融データ分析の一部として感情分析の洞察を提供することができます。

適用範囲外の使用

このモデルは、非金融テキストの感情分析や英語以外の言語には適していません。

バイアス、リスク、制限事項

推奨事項

ユーザーは、学習データに潜在的なバイアスがあることを認識し、それが特定のサブグループやトピックに対するモデルの性能に影響を与える可能性があることを理解する必要があります。継続的な監視と評価が推奨されます。

📄 ライセンス

このモデルのライセンスはllama3です。