12月24日消息，據報道，百川智能發(fā)布全鏈路領域增強大模型Baichuan4-Finance。在高質量金融數據的基礎上，通過行業(yè)首創(chuàng)的領域自約束訓練方案，實現了金融能力和通用能力同步提升的效果，極大提高了金融場景的整體可用性。
值得注意的是，Baichuan4-Finance在金融專業(yè)能力和場景應用方面的卓越表現，已超越GPT-4o，在中國人民大學財政金融學院新構建的FLAME評測體系及國內權威開源金融評測基準FinancelQ中均獨占鰲頭。
在模型訓練的核心階段，百川智能憑借領域自約束訓練技術的精妙運用，成功實現了模型專項技能與通用能力的同步精進，極大地拓寬了模型在多元金融場景中的適用性。
為了支撐Baichuan4-Finance的金融能力發(fā)展，百川智能精心構建了高質量金融數據集。該數據集廣泛涵蓋了金融專業(yè)教材、學術著作、頂級金融期刊論文、監(jiān)管機構政策文件、金融法律法規(guī)等核心知識資源，同時融入了金融專業(yè)問答集、企業(yè)財報、年度報告及金融類研究分析報告等實踐應用數據，為模型提供了豐富且深入的金融知識底蘊。
在此基礎上，Baichuan4-Finance在領域自約束訓練過程中，還巧妙地融入了更高質量的通用數據，與金融數據共同進行混合訓練，確保了模型在保持通用能力的同時，金融能力實現穩(wěn)步增長。
此外，百川智能在模型后訓練階段同樣不遺余力，通過合成數據、指令數據對模型進行精細化有監(jiān)督微調，并在強化學習策略中針對數學計算等金融領域關鍵場景進行樣本增強，進一步鞏固并提升了模型的綜合性能。這一系列舉措無疑為Baichuan4-Finance在金融智能領域的持續(xù)領先奠定了堅實基礎。
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