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提升大型语言模型性能以更准确地回答问题和提取信息
通过精调模型和对称相似度、LLM 评估和 Rouge-L 分数等指标的连续反馈循环来提高人工智能模型,利用金融数据集和检索增强生成技术 (RAG),证明精调模型在问题回答能力方面能够超越零 - shot LLMs 的准确性。
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5 months ago
FinGPT: 金融数据集中开源大型语言模型的指令调整基准
在自然语言处理(NLP)领域中,基于 GPT 模型在金融领域的潜力日益显现。然而,将这些模型与金融数据集结合存在一些挑战,特别是在确定它们的熟练程度和相关性方面。本文介绍了一种独特的方法,该方法以指令调整范式为基础,专门适用于金融环境中的开
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8 months ago
适应模态的时间序列预测变形器
通过开发一种名为 Modality-aware Transformer 的新型多模态变压器,我们旨在解决多模态时间序列预测的复杂挑战,并在金融数据集上进行了广泛实验,证明其优于现有方法,提供了一种新颖而实用的解决方案。
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9 months ago
利用自适应图神经网络进行交易欺诈检测
本文提出了一种基于自适应采样和聚合的图神经网络 (ASA-GNN),通过邻居采样策略和邻居多样性度量,在交易数据中学习判别表示以提高欺诈检测的性能,实验结果表明该方法优于现有的其他方法。
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a year ago
集成算法处理模型不确定性下的一致解释
该研究利用集成方法,针对预测模型的不确定性问题,提高了解释的一致性,并在金融数据集上进行实验,证明了集成方法在机器学习中提高可靠性的有效性。
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a year ago
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