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开云体育官方7B专业领域大模型能打DeepSeek- R1?测试甚至不如QwQ:32B
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但是事物都有两面性, DeepSeek R1 带火了知识蒸馏,反而降低了行业大模型微调技术难度和成本。这不,上海财经大学统计与数据科学学院张立文教授与其领衔的金融大语言模型课题组刚以 Qwen2.5-7B-Instruct 为基座,通过高质量的可验证金融问题微调训练出了 Fin-R1,号称在多个金融领域基准测试上的表现达到参评模型的 SOTA 水平。
我看了他们的技术报告:,数据蒸馏过程确实采用了 DeepSeek - R1 官方提供的思路。
训练过程分两个阶段:1、通过高质量金融推理数据的 SFT (Supervised Fine-Tuning) 帮助模型初步提升金融推理能力;2、在 GRPO(Group Relative Policy Optimization) 算法的基础上结合格式奖励和准确度奖励进行强化学习,以此进一步提升金融推理任务的准确性和泛化能力。
评测结果:在聚焦真实金融表格数值推理任务的 FinQA 以及多轮推理交互场景的 ConvFinQA 两大关键任务测试上分别以 76.0 和 85.0 的得分在参评
我有 2 张4090,我看新闻说一张卡也能跑,但是官方文档也是使用的 2 张卡
贷款 100 万元,期限 360 期,贷款利率 2.85%,等额本息法,计算还款总额,利息总额,每月还款额分别是多少?
4 张卡本地部署的 QwQ:32B 计算的结果还是可以的,些许误差,可以接受。
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