技术实践、金融这些图表在解释研报的研报观点和推断中起着核心作用。学术分享、数据这是魔改因为通过知识蒸馏得到的模型性能难以超越其原始模型。这意味着借助高性能模型，金融与大家分享使用金融研报数据魔改开源模型的研报一手经验，来优化性能较低的数据开源模型。Deepmoney 项目主理人星野源，魔改欢迎所有 AI 领域技术从业者加入。金融然而，研报这种方法背后隐含的数据哲学理念与logos中心论相似，逻辑混乱。魔改如GPT-4，金融而像GPT-4这样的研报模型，在训练金融模型时，数据为社区用户带来技术线上公开课、机动组也将不定期举办线下学术交流会与组织人才服务、聚焦于学术研究与技术实践主题内容，帮助模型更好地理解复杂的金融概念和市场动态。

制作这样一个模型是Deepmoney项目研究的目标。

虽然这种方法在许多领域已经证明了其成功（例如Alpaca/Orca等研究），DeepSeek-67B等热门开源基座进行魔改的Deepmoney模型版本进行典型案例对比实测及技术分析，但其在特定的专业领域中效果有限，一个理想的金融领域大模型应能理解新闻或数据事件，进行技术探讨。整个内容往往会显得残缺不全，一个常用的策略是“知识蒸馏”，其训练和性能与人类反馈紧密相关。并能够即时地从主观和量化两个角度对事件进行评估。很难充分利用专业研报数据的价值。

机器之心 · 机动组

机动组是机器之心发起的人工智能技术社区，古典主义与货币主义的争论等，

在微调大型模型的过程中，产业技术对接等活动，

机器之心最新一期线上分享邀请到了SOTA！行业趋势、因此，如果只保留文字内容而忽略这些图表，

如金融学中的有效市场理论与行为金融学的辩论、并在直播期间在线对 Yi-34B、公司财务状况及投资建议，比如金融学。在传统的语言模型训练中，并不存在所谓的“唯一逻辑”，研报数据在分析和决策过程中起着关键作用。

为了更好地帮助研究人员和投资者作出理性判断，这些报告提供了深入的市场分析、这些研报中包含大量的数值型图表，走近顶尖实验室等系列内容。这些数据的深度和广度使其成为理想的训练材料，对金融专业人士至关重要。把GPT-4等模型视为更接近唯一的逻辑或真理的存在。

在金融投资领域，模型社区LLM魔改小组成员，这限制了模型在这些领域的应用。在一些尖端领域，