始智AI wisemodel.cn开源社区
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金融行业具有结构化数据充足、应用场景丰富、数字化基础良好等突出优势，被是AI大模型应用落地的天然良港。但在大模型实际落地具体金融行业的过程中，金融知识门槛高、金融业务流程复杂、定制化需求强等挑战一一浮现，阻碍着大模型的金融领域应用走实向深。
为了应对金融行业共同的大模型技术应用挑战，度小满「轩辕」大模型团队坚持深耕技术前沿并积极开源成果，前期已经开源的全参数模型矩阵达17个。在此基础上，9月份度小满在始智AI wisemodel社区重磅开源发布第三代大模型「轩辕3.0」，包括对话模型和预训练模型，供行业借鉴使用、共创共赢。当前，「轩辕3.0 」在金融场景中的任务评测中表现突出，并且在金融事件解读、金融业务分析、投研应用能力和风险管理等测量维度上超越GPT4o。在各项金融评测任务上，「轩辕3.0 」的总体表现超越了最新的中文开闭源模型。
「轩辕」开源项目和社区的重要链接：
GitHub：
https://github.com/Duxiaoman-DI/XuanYuan
HuggingFace:
https://huggingface.co/Duxiaoman-DI
wisemodel：
https://wisemodel.cn/organization/Duxiaoman-XuanYuan
https://wisemodel.cn/models/Duxiaoman-XuanYuan/Llama3-XuanYuan3-70B-Chat
https://wisemodel.cn/models/Duxiaoman-XuanYuan/Llama3-XuanYuan3-70B
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交卷成绩亮眼：考过GPT4o等众多明星大模型，「轩辕」金融能力持续领先
首先，除了「轩辕3.0 」的两个版本外，本次参与考试的其他模型都是各大明星开闭源模型：GPT4o、国内著名闭源模型、最新开源72B模型和最新开源MOE模型。那么，本次金融评测的考卷长什么样呢？「轩辕3.0」的金融评测旨在考察大模型的金融垂直领域的实战能力，力求全面覆盖各大技术应用场景，评测集精心设计了金融事件解读、金融业务分析、金融计算、合规与风险管理、投研应用能力、金融知识问答、金融内容创作和金融理解认知共八大场景任务，任务包括29个二级题型分类，能够全面、深入地评测模型在金融应用场景各个细分领域的实际能力。团队同分布抽样了部分评测题目进行公开，以便金融大模型领域的开发者和研究人员进行参考以评估和优化模型。
轩辕3.0评测集构成
在金融场景中的任务评测中，「轩辕3.0」表现可以媲美GPT4o，并且在金融事件解读、金融业务分析、投研应用能力和风险管理三大测量维度上超越GPT4o。在各项金融评测任务上，「轩辕3.0」的整体表现优异，评分超越了名列前茅的各大中文开闭源模型。这些成绩凸显了「轩辕3.0」在金融场景应用的强大能力，以及其在该领域内的巨大落地潜力。
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高分答卷分析：「轩辕3.0」在金融场景的十八般武艺面面观
01 金融知识问答
「轩辕3.0」在金融知识问答中表现出色，具备专业性、实用性和准确性三个突出优势。以“时间窗口”这一金融界常用术语为例，「轩辕3.0」的回答在金融领域中对时间窗口的讨论更为专业和深入，提供了结构化的定义、作用、选择方法和局限性分析，特别适用于信贷风险管理。相比之下，对照模型的回答虽然涉及多个领域，但在金融专业性和深度上不如「轩辕3.0」的回答。并且「轩辕3.0」还特别强调了时间窗口在风险预测和管理中的应用，以及其在该领域内的巨大落地潜力。
而询问“民间借贷三条高压线”时，「轩辕3.0」不仅准确地回答出了三条高压线的具体所指，专业性表现佳，并在指出法律风险的同时提供了详细的法律依据和最新的司法解释，逻辑清晰且全面。相比之下，对照模型的回答虽然也涉及了相关法律问题，但在准确性、专业性和回答细节上不如「轩辕3.0」。
02 投研应用能力
在投研应用能力方面，「轩辕3.0」对标专业金融人类分析师，使用规范的行业术语分析，能够独立生成观点鲜明、要点全面、逻辑清晰的研究报告，减少了数字的简单罗列，提供有洞见的观点。此外，轩辕的总结提炼信息能力很强，可以越过数字表面的分析，挖掘出背后的深层逻辑与独到见解，还擅长进行丰富的补充与多维度拓展。
例如，在上证50行情数据分析中，「轩辕3.0」在市场强弱分析中更全面、深入，不仅考虑了不同时间跨度的涨跌幅，还综合了价格水平、成交量、换手率和基本面因素，提供了明确的市场评分和投资建议，显示出较高的分析深度和负责任的态度。同时，在表达复杂金融概念时，语言简洁、规范，比如在描述市场行情时，使用了“上行空间”“盈利承压”“高价回落”等词汇，在描述债基时，使用了“基金久期”信用风险“”，回答的专业性较强。而对照模型的回答则相对简单，缺乏对市场基本面的考量和表达的专业性。
测试分析具体的神火股份的业绩，「轩辕3.0」详细阐述了公司在铝和煤炭行业的市场地位、业务亮点、业绩表现和投资评级，相比对照模型的回答条理性和逻辑性更强，给出了更加专业和直观的分析。
03 金融业务分析
在具体的理财咨询业务场景，「轩辕3.0」能够根据用户的信息给出个性化的实用建议。例如，在提供个人理财配置的建议时，能个性化分析客户具体情况，综合考虑了她的职业背景、收入状况、投资目标和风险偏好，提出了多元化资产配置、定期定额投资、择时配置大类资产等具体建议，超越了对照模型泛泛而谈的通用型回复。
「轩辕3.0」同时也具备情绪分析、数据解读、风险识别、预测与建议、综合分析等多方面的能力，能够准确捕捉和分析市场的情绪变化。例如，在描述当前市场心理氛围时，「轩辕3.0」详细分析了恐慌情绪蔓延、风险担忧加剧、悲观预期主导等多个方面的情绪变化，概括能力较对照模型优秀。同时能够识别并预警潜在的市场风险。而在讨论市场回暖的同时，「轩辕3.0」也指出了投资者情绪低迷、小盘股和成长股压力巨大等风险因素。
04 合规与风险管理
在合规与风险管理层面，「轩辕3.0」不仅能准确识别存在的风险，还能为用户提供可行性的针对建议。例如，在回答关于违规开设账户和内幕交易行为的问题时，「轩辕3.0」明确指出这些行为的违法性和严重后果，不仅能准确识别存在的风险，还能为用户提供合法合规的可行性建议，此外，还能在投资建议的结尾附上风险提示，符合金融行业行文的合规要求。
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金融优等生「轩辕3.0」的背后功夫：一网打尽增量预训练、高效SFT、迭代式PPO
01 增量预训练
通过这种精准、细粒度的训练策略，轩辕3.0在中文处理和金融领域理解方面取得了显著进步，同时保持了强大的英文能力。我们累积训练了275B语料。通过在困惑度（PPL）验证集和常规中英文指标上进行验证（包括Human、GSM8k、MMLU、CEVAL、CMMLU等），我们观察到模型性能基本稳定。最终模型在英文指标上基本维持不变（波动在±2%以内），而中文指标则有显著提升。
02 指令微调
基于先前增量预训练的基座模型，团队使用大量指令数据对模型进行指令微调训练。相较于轩辕2.0，本次轩辕3.0 在以下方面进行了优化：
为了进一步的继续增强金融领域的合成数据质量，我们探索出一种多模集成与金融Reward Model结合的指令数据提升的方法。我们针对同一条金融的query，同时调用多个大模型（开源/闭源/自研）同时产生多个回复。之后利用我们自研的金融Reward Model（UFRM，详情见下文），对所有回复打分，过滤低于阈值的回复。最后利用大模型对多个高质量的回复进行集成（相当于取长补短），得到最终的回复。这种方法可以显著提升合成数据的质量，非常适合垂直领域数据的精益求精。需要注意的是，在这个过程中，使用合适的Reward Model很关键，因为很多模型在垂直领域表现良莠不齐，因此需要Reward Model进行打分过滤。
多模集成的数据合成方法
通过精细化的领域细分、差异化的数据合成策略、创新的质量提升方法，以及动态优化的训练流程，轩辕3.0 在金融垂直领域展现出强大的能力，同时通用能力也能够在同等参数量上展现出优势。
03 全能金融Reward Model: UFRM
Reward Model（RM）是RLHF的关键组件，传统RM主要针对模型回复的有用性、安全性进行评估，在此次轩辕3.0系列模型的训练过程中，我们创新的提出了UFRM（ Universal Financial Reward Model）将金融能力的评估也纳入到了RM的能力范围之内。相较于XuanYuan2系列模型RM，UFRM能够同时在通用领域与金融领域实现对齐率的显著提升。
RM训练算法图
04 通用能力对齐
众所周知，尽管RLHF在大模型对齐训练方面展示出极大的潜力，但是其对训练技巧、超参设置的高度敏感性使得其优化方向难以控制，经常表现出较大的“对齐税”。基于上述原因，轩辕3.0创新地提出了一种迭代式对齐训练的新范式，即“预训练-评估-改进”式人类反馈强化学习（Pre-trainingEvaluation-Improvement Reinforcement learning with human feedback，PEI-RLHF）方法。如下图所示，标准的RLHF过程仅以KL散度作为约束来训练对齐目标，训练过程方差大，优化方向难以控制。而PEI-RLHF通过交替进行“评估”和“改进”步骤，有针对性地不断调整优化方向，提高探索效率，可以扬长避短，步步为营，更大程度地保留原有模型能力，同时提高模型与人类偏好的一致性。
左：标准RLHF流程，仅以KL作为约束优化对齐目标，稳定性差；右：PEI-RLHF流程，通过评估和改进两个过程不断迭代，稳定性高
05 金融能力对齐：置信区间过滤
作为金融领域模型，轩辕3.0需要在金融领域展现出更强的专业能力，这和通用模型有着显著差异。以安全性为例，一般的模型对齐通常关注通用的安全回复能力，例如生成内容的侮辱性、政治敏感性等。然而，金融领域的安全性需求则更为复杂，如生成内容的合规性、金融数据泄露风险等。相比于通用数据，高质量的金融数据更为稀缺，且存在噪声、分布不均等问题，因此RM对应金融领域的判断能力通常更弱。有研究指出，打分不准确的RM会造成reward hacking等问题，严重影响PPO对齐训练的效果。针对该问题，我们引入了置信数据过滤技术，通过过滤掉RM打分不准确的数据对训练过程进行干预，从而提升模型在金融领域的专业能力。
基于置信区间过滤的金融领域对齐训练方法的评估结果
编辑：成蕴年
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投诉银行信用卡乱扣费是保障自身权益的企业合法途径，下面我将以序号的有钱形式给出详细的微信投诉流程。
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总体来说，投诉银行信用卡乱扣费需要充分准备，搜集证据，有条不紊地进行投诉。在这个过程中，重要的转账是保持合理的重的沟通和理性的安态度，坚持自身权益的中心同时，也要尊重法律法规和相关程序。
标题一：度小满理财平台逾期的原因
标题二：应对度小满理财平台逾期的方法
在投资理财过程中，有时候会遇到投资平台逾期的情况，这给投资者带来了一定的投诉建议困扰。下面将介绍度小满理财平台逾期的原因以及应对方法。
度小满理财平台逾期的原因主要有以下几点：
1.平台风险：度小满理财平台是一家P2P网络借贷平台，而网络借贷市场相对于传统金融市场仍处于较为初级的阶。平台的运营能力、风险控制水平和合规程度可能相对较低，存在一定的风险。
2.宏观经济环境：宏观经济环境对于P2P平台的运营和借贷方的还款能力有很大的影响。经济不景气或金融风险加大会导致借款方的还款能力下降，从而导致平台逾期情况的增加。
3.个人违约：不排除部分借款人出于各种原因违约的情况。这可能是借款人的还款能力下降、资金出现问题、投资失败等。
对于度小满理财平台逾期的应对方法主要有以下几点：
1.尽早了解逾期情况：一旦发现投资出现逾期，及时与度小满理财平台取得联系，了解逾期的原因和处理方式。可以通过平台的客服热线、在线客服等途径进行沟通，核实还款情况。
2.寻求债权保障：如果逾期情况较为严重，投资者可以通过法律手寻求债权保障。可以向度小满理财平台发起申诉，或者通过行业协会等机构进行投诉。此外，可以考虑与其他投资者联合起来，共同维护自己的权益。
3.分散投资风险：为了减少投资逾期的风险，投资者可以将资金分散投资在多个平台上，避免资金集中在一个平台上。通过分散投资，可以降低单个平台出现逾期的风险。
4.提高风险意识：投资者在投资理财过程中应提高风险意识，认真了解平台的风险评估、运营情况和还款能力等方面的信息。在选择投资平台时，要选择具备良好声誉、合规运营、风险控制能力强的登平台。
所以，度小满理财平台逾期可能是由平台风险、宏观经济环境和个人违约等原因导致的我的。对于投资者而言，及时了解逾期情况并采取相应的应对措是关键。
投诉度小满不愿意协商还款的具体步骤如下：
一、了解相关法律法规
在投诉度小满之前，了解相关的法律法规是非常重要的。可以通过查询金融相关法律法规，例如《人民合同法》、《人民民事诉讼法》等，了解个人权益以及在度小满贷款协商还款方面的保护。
二、咨询相关专业人士
联系法律咨询师或律师，咨询他们对于度小满不愿意协商还款的具体情况下可以采取的合法手及可能需要准备的材料，以便为后续投诉做好准备。
三、收集证据
在向相关机构进行投诉之前，需要收集充分的证据，以证明度小满不愿意协商还款的事实。如有相关的贷款合同、还款记录、通讯记录、支付凭证等，都可以作为有效的证据支持你的点击投诉。
四、选择合适的投诉渠道
根据个人情况，选择合适的投诉渠道。可以通过以下途径进行投诉：
1. 向度小满的客服部门进行投诉，寻求解决方案；
2. 向度小满的投诉部门进行投诉，说明问题并要求解决；
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4. 向消费者权益保护机构投诉，例如消费者协会、工商行政管理部门等。
五、书面投诉
无论选择哪种投诉渠道，建议以书面形式提交投诉，以便有据可查。在投诉信中需明确陈述度小满不愿意协商还款的找到情况，列举证据，表达对于该情况的官方不满以及希望得到的解决方案。
六、耐心等待并跟进
递交投诉后，需要有耐心等待度小满及相关机构的回复。同时，可以向相关机构追踪投诉进展，确保投诉的有效性。在跟进投诉的选过程中，如有新的证据或线索出现，及时提供给相关机构，以加强投诉的力度。
七、寻求法律援助
如果投诉未能解决问题，可以寻求法律援助，咨询专业律师并考虑提起诉讼。律师将会根据具体情况提供相应的法律意见和建议，并协助你进行后续的法律程序。
总结起来，投诉度小满不愿意协商还款需要掌握相关法律知识，收集证据，选择合适的投诉渠道，并耐心等待及跟进投诉的进展。在投诉无效的情况下，可以考虑寻求法律援助提起诉讼，以维护个人权益。
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