deepseek stf
时间: 2025-02-24 21:32:29 浏览: 80
### DeepSeek STF 技术文档和使用案例
#### DISC-FinLLM中的STF技术概述
DISC-FinLLM项目由复旦大学数据智能与社会计算实验室开发并开源,其中包含了名为DISC-FinLLM-SFT的训练数据样本[^1]。这里的SFT通常指的是监督微调(Supervised Fine-Tuning),这是指通过特定任务的数据来进一步优化预训练的语言模型,使其更好地适应具体应用场景的需求。
#### DeepSeek STF的技术实现
在DISC-FinLLM中,为了提升模型性能,采用了基于Baichuan-13B-Chat的基础之上进行了专门针对金融领域的监督微调工作。这种做法不仅增强了模型处理复杂自然语言查询的能力,还特别提高了其理解和回应金融市场相关话题的表现水平。
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path_to_DISC_FinLLM_SFT_model")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path_to_DISC_FinLLM_SFT_model")
input_text = "请问最近股市走势如何?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```
这段Python代码展示了如何加载经过监督微调后的DISC-FinLLM模型,并利用它来进行简单的对话交互。此例子说明了当用户询问有关股票市场的情况时,该模型能够给出合理的回复。
#### 使用案例分析
考虑到《中国大模型落地应用案例集》收录了许多关于大型语言模型的实际运用实例,其中包括但不限于金融服务行业内的多个成功故事[^2]。虽然具体的DeepSeek STF案例未被提及,但从逻辑上讲,在金融咨询、风险评估以及客户服务等方面都可以找到类似的实践场景。例如,银行可以部署此类技术以提高客服效率和服务质量;投资公司则可能借助于更精准的风险预测工具做出更好的决策支持服务。
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