Finma 7b Nlp

🚀 FinMA-7B-NLP

FinMA-7B-NLP是一款金融大語言模型（LLM），是PIXIU項目的一部分。它旨在理解複雜的金融語言和概念，並經過微調以遵循自然語言指令，從而提升其在下游金融任務中的表現。具體而言，FinMA-7B-NLP僅在PIXIU數據集的NLP任務上進行訓練，因此它特別適用於情感分析、新聞標題分類、命名實體識別和問答等任務。

🚀 快速開始

FinMA-7B-NLP是一款專為理解複雜金融語言和概念而開發的金融大語言模型。它經過微調，能夠遵循自然語言指令，在下游金融任務中表現出色。

✨ 主要特性

• 專業金融領域：專門針對金融領域的NLP任務進行訓練，如情感分析、新聞標題分類、命名實體識別和問答等。
• 多模型協同：作為PIXIU項目的一部分，與FinMA-7B-full和FinMA-30B等其他模型協同工作，滿足不同的金融任務需求。
• 易於使用：可以通過Hugging Face Transformers庫在Python項目中輕鬆加載和使用。

📦 安裝指南

你可以使用Hugging Face Transformers庫在Python項目中使用FinMA-7B-NLP模型。以下是加載模型的簡單示例：

from transformers import LlamaTokenizer, LlamaForCausalLM

tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained('ChanceFocus/finma-7b-nlp')
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained('ChanceFocus/finma-7b-nlp', device_map='auto')

在這個示例中，LlamaTokenizer 用於加載分詞器，LlamaForCausalLM 用於加載模型。device_map='auto' 參數用於在可用時自動使用GPU。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import LlamaTokenizer, LlamaForCausalLM

tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained('ChanceFocus/finma-7b-nlp')
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained('ChanceFocus/finma-7b-nlp', device_map='auto')

高級用法

你還可以通過Hugging Face推理API使用該模型。這允許你在無需設置自己的推理環境的情況下生成文本。模型可以按需在推理API上加載。

📚 詳細文檔

PIXIU項目中的其他模型

除了FinMA-7B-NLP，PIXIU項目還包括另外兩個模型：FinMA-7B-full和FinMA-30B。

• FinMA-7B-full：該模型使用PIXIU數據集中的完整指令數據進行訓練，涵蓋了NLP和預測任務。這使得它成為一個更全面的模型，能夠處理更廣泛的金融任務。
• FinMA-30B：該模型是FinMA的更大版本，在LLaMA-30B模型上進行微調。與FinMA-7B-NLP一樣，它使用NLP指令數據進行訓練。

關於

該模型是PIXIU項目的一部分，PIXIU是一個開源資源，提供了首批金融大語言模型（LLM）、指令調優數據和評估基準，以全面評估金融LLM。其目標是持續推動金融人工智能（AI）的開源發展。

如需更多信息，你可以訪問GitHub上的PIXIU項目。

📄 許可證

FinMA-7B-NLP採用MIT許可證。有關更多詳細信息，請參閱MIT文件。

🔖 引用

如果你在工作中使用了FinMA-7B-NLP，請引用PIXIU論文：

@misc{xie2023pixiu,
 title={PIXIU: A Large Language Model, Instruction Data and Evaluation Benchmark for Finance}, 
 author={Qianqian Xie and Weiguang Han and Xiao Zhang and Yanzhao Lai and Min Peng and Alejandro Lopez-Lira and Jimin Huang},
 year={2023},
 eprint={2306.05443},
 archivePrefix={arXiv},
 primaryClass={cs.CL}
}

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