基于LLM-python的金融财报问答系统开发与测试

资源摘要信息:"本资源专注于金融财报问答系统的大模型构建，采用了名为LLM-python的技术框架，其核心为基于自然语言处理的大型语言模型ChatGLM2-6B。该模型经过微调，能够更好地理解和处理金融财报相关的查询。除了微调的模型，系统还提供了基于原始未经微调的base_model进行测试的选项。这表明该资源不仅可以用于实际的财报问答服务，也适合作为一个研究或教学工具来测试和比较不同模型的性能。此外，资源包含了与金融商贸相关的python代码，为金融领域内的专业人士提供了一个编程实践的平台。" 从标题和描述中，我们可以提取以下知识点： 1. 金融财报问答系统：这是一个专门为处理金融领域财报相关问题而设计的问答系统。在金融行业，准确快速地理解财报内容对于投资决策、风险控制、业务评估等业务流程至关重要。该系统通过自动化的方式来解答专业人士对于财报的疑问，从而提高工作效率。 2. LLM-python：这是一个专门为金融财报问答系统构建的软件框架。虽然具体的技术实现细节未在描述中给出，但我们可以推测LLM-python可能是一个结合了自然语言处理（NLP）技术的软件框架，它可能包括了用于处理和生成自然语言文本的库和工具。 3. ChatGLM2-6B模型：这是一个经过微调的大型语言模型。它属于基于深度学习的预训练语言模型，可能基于Transformer架构，是一种在自然语言处理领域中表现出色的模型。"6B"可能表示模型包含60亿个参数，"GLM"可能是指广义线性模型（Generalized Linear Model）在语言模型中的应用。微调（fine-tuning）指的是在特定任务上对预训练模型进行再训练，以期达到更好的性能。 4. 微调：微调是机器学习中常用的一种技术，特别是在使用大型预训练模型时。通过微调，可以在预训练模型的基础上，针对特定的应用场景或者任务进行少量的训练，从而使得模型能够适应新的任务。在本资源中，微调是为了让大型语言模型更好地理解和回答金融财报相关的问题。 5. base_model：这是一个未经微调的原始模型，它可以作为测试不同微调策略效果的基线。在资源中，用户可以使用base_model来对比微调前后的模型性能差异。 6. python编程：标题中提到了python，表明该资源可能包含使用python语言编写的代码。Python因其简洁的语法和强大的库支持，在数据科学、机器学习和金融领域中非常流行。这暗示了该资源可能是为具有一定python知识背景的金融专业人士所设计。 7. 金融商贸：标签中提到了"金融商贸"，这表明该资源可能特别关注金融行业中的商业活动。金融商贸涉及的范围很广，包括股票交易、债券发行、风险管理、投资组合管理等。在这样的背景下，该问答系统可能包含专门针对金融商贸领域常见问题的问答模型。 8. ChatFinance-main：这是资源压缩包文件的名称列表中的一个文件名。从名称可以推测这是一个包含主要组件或功能的主文件，可能包含了问答系统的核心代码、微调和测试的代码库，以及用于运行和评估模型的脚本和工具。"ChatFinance"这个名字暗示了它可能是金融领域内一个用于聊天或交流的软件工具。"main"则表明这是一个主要的文件或目录。 综合上述分析，可以看出，这是一个针对金融行业专业人士设计的金融财报问答系统，它利用了先进的自然语言处理技术，特别是在python环境中，通过使用微调后的大型语言模型，来提升金融行业内部处理财报相关问题的效率和质量。同时，该资源也兼顾了教学和研究的功能，使得用户能够通过base_model进行测试和学习。