Fin-Pythia-1.4B — это настроенная на инструкции модель для анализа тональности финансового текста. Он построен путем 1) дальнейшего обучения модели Pythia-1.4B на финансовых документах, затем 2) инструкции по тонкой настройке на финансовых задачах. Хотя модель предназначена для анализа настроений, она хорошо справляется с другими задачами, такими как распознавание именованных объектов (см. нашу статью FinNLP 2023). Производительность Fin-Pythia-1.4B при анализе финансовых настроений находится на одном уровне с гораздо более крупными финансовыми LLM и превосходит производительность общих моделей, таких как GPT-4: Например: ### Инструкция: Проанализируйте настроение этого утверждения, извлеченного из статьи о финансовых новостях. Укажите отрицательный, положительный или нейтральный ответ.n### Текст: Экономическая неопределенность, вызванная продолжающейся торговой напряженностью между крупнейшими мировыми экономиками, привела к резкому падению доверия инвесторов, что привело к значительному падению фондового рынка.n### Ответ: Вы также можете заставить модель генерировать только токены настроений, используя следующий пример кода:
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: OVHaiLLM
Теги: gpt_neox, sentiment analysis, financial sentiment analysis, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 5 | Загрузок: 9
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
