期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
银瞳:基于自适应语义空间学习的中文金融多任务大模型
1
作者
周宇航
李泽平
+4 位作者
叶广楠
田思雨
倪雨琛
刘响
柴洪峰
《中文信息学报》
北大核心
2025年第8期42-52,共11页
该文提出了一种自适应语义空间学习框架(ASSL),并在金融多任务数据集上训练了“银瞳”金融多任务大语言模型。ASSL框架通过分析数据在语义空间的相似性,实现了LoRA专家与训练数据的自适应选择机制,优化了模型的任务适应性和数据选择效...
该文提出了一种自适应语义空间学习框架(ASSL),并在金融多任务数据集上训练了“银瞳”金融多任务大语言模型。ASSL框架通过分析数据在语义空间的相似性,实现了LoRA专家与训练数据的自适应选择机制,优化了模型的任务适应性和数据选择效率。实验结果表明,该方法能够有效克服任务冲突问题,确保每个专家模型专注于擅长的任务领域,提升了模型的性能和泛化能力。具体来说,在仅使用10%的数据微调的情况下,模型表现出与全量数据微调相似的效果。通过聚类与数据重分布策略,ASSL框架实现了多任务模型在有限数据下的高效训练,为金融领域自然语言处理技术的发展提供了新的思路和方法。
展开更多
关键词
自适应语义空间学习
金融大模型
多任务学习
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
银瞳:基于自适应语义空间学习的中文金融多任务大模型
1
作者
周宇航
李泽平
叶广楠
田思雨
倪雨琛
刘响
柴洪峰
机构
复旦大学计算机科学技术
学院
上海创智学院
复旦大学金融科技研究院
同济大学电子与信息工程
学院
上海
纽约大学计算机科学与技术学部
出处
《中文信息学报》
北大核心
2025年第8期42-52,共11页
基金
国家重点研发计划(2023YFC3304800)。
文摘
该文提出了一种自适应语义空间学习框架(ASSL),并在金融多任务数据集上训练了“银瞳”金融多任务大语言模型。ASSL框架通过分析数据在语义空间的相似性,实现了LoRA专家与训练数据的自适应选择机制,优化了模型的任务适应性和数据选择效率。实验结果表明,该方法能够有效克服任务冲突问题,确保每个专家模型专注于擅长的任务领域,提升了模型的性能和泛化能力。具体来说,在仅使用10%的数据微调的情况下,模型表现出与全量数据微调相似的效果。通过聚类与数据重分布策略,ASSL框架实现了多任务模型在有限数据下的高效训练,为金融领域自然语言处理技术的发展提供了新的思路和方法。
关键词
自适应语义空间学习
金融大模型
多任务学习
Keywords
adaptive semantic space learning
financial LLM
multi-task learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
银瞳:基于自适应语义空间学习的中文金融多任务大模型
周宇航
李泽平
叶广楠
田思雨
倪雨琛
刘响
柴洪峰
《中文信息学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
