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Dans le domaine de la technologie financière, une percée majeure réécrit les règles de l'industrie. L'équipe Sufe-Aiflm-Lab dirigée par le professeur Zhang Liwen de l'École de statistique et de science des données de l'Université de finance et d'économie de Shanghai a officiellement ouvert la source pour le modèle FIN-R1 développé conjointement par Caiyuexingchen. Cette réalisation innovante a provoqué un tollé dans l'industrie. Ce grand modèle financier basé sur l'architecture QWEN2.5-7b a démontré d'excellentes performances dans plusieurs références financières grâce à des méthodes avancées d'apprentissage et de formation en renforcement, devenant une nouvelle référence dans l'industrie.
La caractéristique la plus frappante du modèle Fin-R1 est son efficacité incroyable. Bien qu'il n'ait qu'une échelle de paramètres 7B, ses performances dépassent de nombreux concurrents avec des échelles de paramètres plus grandes. En particulier dans les tâches clés telles que le raisonnement de la forme financière (FINQA) et le QA financier conversationnel (Convfinqa), FIN-R1 a remporté le championnat avec un avantage absolu, démontrant pleinement sa compréhension approfondie et sa analyse précise dans le domaine financier.
La conception de ce modèle prend en compte les besoins des principaux scénarios commerciaux financiers, et sa couverture fonctionnelle est incroyable. De la rédaction du code financier, la construction du modèle de tarification au développement de script d'évaluation des risques, de l'analyse quantitative précise au calcul de rapport complexe, FIN-R1 peut être achevé avec facilité. En outre, il peut générer facilement des modèles financiers en anglais et des rapports professionnels, fournir une analyse de la conformité à la sécurité financière, réaliser des fonctions de contrôle des risques intelligentes telles que les transactions anti-fraude et la prédiction par défaut, et même la réalisation d'analyses de durabilité ESG telles que l'environnement, la société et la gouvernance. Il peut être appelé un assistant AI complet dans le domaine financier.
Le succès de FIN-R1 est inséparable de sa voie technique avancée. L'équipe de R&D a construit l'architecture modèle basée sur QWEN2.5-7B-instruct et a utilisé de manière innovante le cadre Deepseek-R1 pour la "distillation des données" et "dépistage de qualité à double roue". Grâce à la méthode de formation pour combiner la supervision et le réglage fin (SFT) et l'apprentissage par renforcement (RL) des données de chaîne de réflexion de haute qualité, les assistants de l'IA dans ce domaine financier ont été créés avec succès, fournissant un solide soutien technique pour la transformation numérique de l'industrie financière.
Il convient de mentionner que FIN-R1 soutient non seulement l'environnement chinois, mais peut également mener une modélisation financière, une génération de rapports et une interaction de dialogue dans l'environnement anglais, montrant des capacités inter-langues extrêmement solides. L'avènement de ce modèle open source fournira un fort soutien à la transformation numérique de l'industrie financière et devrait devenir un bon assistant pour les analystes financiers, les experts en contrôle des risques et les consultants en placement, poussant la technologie financière à de nouveaux sommets.