度小滿“軒轅70B”金融大模型開源！登頂兩大權威測評榜單，所有用戶均可下載
還有60GB高質量金融專用語料庫
允中 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
最新開源的金融行業(yè)大模型，來了！
度小滿近日推出全新的金融行業(yè)大模型——“軒轅70B”，標志著金融大模型發(fā)展邁向了全新的高度。
“軒轅70B”擁有強大的通用能力，在各項開源模型評測中位居前列：
在中文任務評測C-Eval和CMMLU榜單中名列開源首位。
此外，“軒轅70B”的強項在于其專業(yè)的金融能力，受益于海量金融專業(yè)語料庫的訓練，無論是注冊會計師考試（CPA）、銀行/證券/保險/基金/期貨從業(yè)資格、理財規(guī)劃師、經(jīng)濟師等金融領域十大類權威考試，都能提供專業(yè)的支持和解答。
總結來看，“軒轅70B”擁有以下特點：
- 首個擁有70B參數(shù)量級，并且上下文長度能達到8k以上的開源大模型。
- 在預訓練階段融入了大量的專業(yè)金融語料，以實現(xiàn)在維持中英文通用能力的同時，顯著提升金融專業(yè)性能。
- 模型訓練采取了一系列的加速優(yōu)化策略。在100臺8卡A800(80G)的GPU集群中，“軒轅70B”在8192的上下文長度下能夠達到340tokens/s/gpu的速度，TFLOPS達190，訓練效率達到領先水平。
值得一提的是，這款模型目前已在開源社區(qū)進行了全面開放，包括模型權重和訓練語料，為整個金融行業(yè)提供了一個全新的、更高效的中文基座模型，后續(xù)用戶也可以根據(jù)自己的需求進行自定義的指令微調。
評測表現(xiàn)
下面我們來看一下“軒轅70B”的表現(xiàn)。
（一）卓越的通用能力，多個測評榜單領先
- C-Eval 是一個全面的中文基礎模型評估基準。它包含了13948個多項選擇題，涵蓋了52個不同的學科和四個難度級別
- CMMLU 是一個綜合性的中文評估基準，專門用于評估語言模型在中文語境下的知識和推理能力。CMMLU涵蓋了從基礎學科到高級專業(yè)水平的67個主題。
度小滿數(shù)據(jù)智能應用部總經(jīng)理、技術委員會執(zhí)行主席楊青表示：
度小滿將繼續(xù)忠實于開源的理念，致力于為金融機構和研究團隊提供高性能、易用的金融大模型。我們仍將不斷優(yōu)化軒轅70B的效果，并逐步推出‘軒轅70B-Chat’模型和‘軒轅70B-16k’的版本，以滿足不同金融場景的需求。
人工進行主觀測試，“軒轅70B”在各類問題都有良好的表現(xiàn)。
a. 數(shù)學計算：
b.?代碼
c. 安全性：
（二）領先的金融實力
度小滿專注于解決大模型在金融領域應用的核心難題。傳統(tǒng)的通用大模型在金融場景中的局限性主要體現(xiàn)在對專業(yè)術語、業(yè)務邏輯和公式計算等的缺乏深入理解，從而使其在多數(shù)金融問題上表現(xiàn)不佳。這一挑戰(zhàn)進一步凸顯了構建針對金融行業(yè)的專用大模型的迫切性。
在金融應用場景中，模型的效用往往取決于其對于金融專業(yè)知識的深度掌握。金融行業(yè)涉及多個子領域，包括但不限于理財、信貸、保險、和投資。
為了全方位評估模型在這一特定環(huán)境中的性能，“軒轅70B”特地制定了一套中文金融領域知識評估數(shù)據(jù)集。
這一數(shù)據(jù)集涵蓋了10個金融大類以及36個金融小類，包括7173個單項選擇題，全面覆蓋了從注冊會計師（CPA）考試到銀行、證券、保險、基金、期貨從業(yè)資格，再到理財規(guī)劃師、經(jīng)濟師等多個權威金融認證。
結果顯示，“軒轅70B”在金融專業(yè)知識方面表現(xiàn)卓越，全面超越了各大開閉源模型，這一結果不僅驗證了模型在金融各子領域的深度理解和應用能力，也標志著它能為金融行業(yè)提供一體化、系統(tǒng)性的專業(yè)支持。該評測數(shù)據(jù)集也已經(jīng)對外開放，以供社區(qū)自行評測。
為更生動地展示“軒轅70B”的金融實力，以下舉例幾個應用實例：
a.金融知識類
該模型在回答金融知識類問題，如“金融監(jiān)管治理的四大要素”時，不僅答案準確，還深入解析了每個要素的具體含義和重要性。
b.金融計算類
金融行業(yè)有大量的計算場景。在處理金融計算類問題時，該模型不僅提供了準確答案，還一步步展示了其邏輯推理過程，證明了其在復雜金融推理任務中的強大能力。
“軒轅70B”不僅開源了模型本身，還額外提供了一個60GB的高質量金融專用語料庫，并已對外開放下載。
Github鏈接：
https://github.com/Duxiaoman-DI/XuanYuan
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