SMP 2023 ChatGLM金融大模型挑战赛入门与实践

是一个专注于金融领域的人工智能比赛，参赛者需要围绕金融知识构建并优化大型语言模型。在本资源中，介绍了一个获得60分的基础思路，虽然看起来是一个基础的起点，但依然是重要的参考点，尤其对初学者而言。此baseline思路涉及的关键知识点包括但不限于垂直领域大模型的应用、多模态技术、人工智能模型的部署与运行，以及模型学习与交流方法。 在人工智能领域，垂直领域大模型是指专门针对某一特定领域（如金融、医疗、法律等）设计的AI模型，这类模型能够在特定领域内表现出色，因为它们接受过特定领域的知识训练。垂直领域大模型通常要求大量的特定领域数据进行训练，以确保模型能够在该领域内提供精准的回答和决策支持。 多模态技术是指能够处理多种类型数据（如文本、图像、声音等）的AI技术。多模态大模型能够更好地理解复杂的信息，并作出综合性的预测或反应。在金融领域，这样的模型可以结合市场数据、新闻报道、财务报表等多种类型的数据进行分析，提供更全面的投资决策支持。 对于人工智能大模型而言，易于部署是一个非常重要的特性。模型的部署涉及到将训练好的模型转换为一个可用的软件应用，使其能够处理实际问题，这涉及到模型的优化、编码、接口开发、系统集成等多个步骤。在金融领域，模型的部署需要考虑到实时性、准确性、安全性和合规性等因素。 大模型入门和实例方面，对于初学者来说，了解大模型的工作原理、学习如何训练和调优模型，以及参考实际案例是十分有益的。模型挑战赛为初学者提供了一个实践和交流的平台，参赛者可以参考此次挑战赛中的baseline思路，结合自己的理解和创新，进一步提升模型的性能。 文件名称"open_wei——damoxing"暗示了可能包含的文件内容。"open_wei"可能指的是开源微调（Open-Weight Tuning），这是一种用于提高AI模型在特定任务上性能的技术，通过微调模型的部分权重来适应新的任务或数据。而"damoxing"可能是指“大胆尝试”的意思，这表明在构建和优化金融领域AI模型时，应该勇于尝试新的方法和技术，以获得更好的效果。 总结来说，"SMP 2023 ChatGLM金融大模型挑战赛 60 分baseline思路介绍.zip"文件涉及了垂直领域大模型的构建、多模态技术的应用、模型易于部署的策略，以及大模型学习交流的实例。文件内容不仅为专业人士提供了实用的参考，也对初学者具有较高的教育和启发价值。