? 金融大模型核心知识体系
1. ? 金融专业知识
* 金融市场与产品： 深刻理解股票、债券、衍生品、外汇、大宗商品等。
* 财务分析： 精通财务报表（利润表、资产负债表、现金流量表）分析与企业估值。
* 风险管理： 掌握市场风险、信用风险、操作风险等量化与管理模型。
* 投资理论： 熟悉现代投资组合理论、资产定价模型（如CAPM）等。
* 经济与监管： 了解宏观经济指标、货币政策及金融监管法规。
2. ? 大模型技术基础
* 自然语言处理（NLP）： 精通Transformer架构、预训练、微调、提示工程等核心技术。
* 领域适应技术： 掌握持续预训练、指令微调、人类反馈强化学习等，使通用模型具备金融能力。
* 检索增强生成（RAG）： 构建外部知识库，接入实时市场数据、研究报告，确保信息准确性与时效性。
3. ?️ 数据能力
* 金融数据生态： 熟悉海量、多模态金融数据，如新闻、财报、公告、实时行情、另类数据。
* 数据处理与分析： 具备强大的数据清洗、标注、向量化处理与分析能力。
4. ⚙️ 应用与工程化
* 典型应用场景： 智能投顾、量化交易信号生成、风险控制、智能客服、合规审查、研报自动生成。
* 系统架构： 能设计高可用、低延迟的部署架构，并处理并发请求。
* 安全与合规： 确保模型输出的稳定性、公平性，防范幻觉，并符合金融行业严格监管要求。
5. ? 合规与伦理
* 将合规性深度植入模型设计，确保其决策透明、可解释、公平，并严格保护用户隐私数据。
#大模型 #大模型应用 #大模型训练 #大模型微调 #大模型面试 #大模型学习 #大模型部署 #多模态人工智能 #大模型入门#金融大模型 #金融 #金融理财
1. ? 金融专业知识
* 金融市场与产品： 深刻理解股票、债券、衍生品、外汇、大宗商品等。
* 财务分析： 精通财务报表（利润表、资产负债表、现金流量表）分析与企业估值。
* 风险管理： 掌握市场风险、信用风险、操作风险等量化与管理模型。
* 投资理论： 熟悉现代投资组合理论、资产定价模型（如CAPM）等。
* 经济与监管： 了解宏观经济指标、货币政策及金融监管法规。
2. ? 大模型技术基础
* 自然语言处理（NLP）： 精通Transformer架构、预训练、微调、提示工程等核心技术。
* 领域适应技术： 掌握持续预训练、指令微调、人类反馈强化学习等，使通用模型具备金融能力。
* 检索增强生成（RAG）： 构建外部知识库，接入实时市场数据、研究报告，确保信息准确性与时效性。
3. ?️ 数据能力
* 金融数据生态： 熟悉海量、多模态金融数据，如新闻、财报、公告、实时行情、另类数据。
* 数据处理与分析： 具备强大的数据清洗、标注、向量化处理与分析能力。
4. ⚙️ 应用与工程化
* 典型应用场景： 智能投顾、量化交易信号生成、风险控制、智能客服、合规审查、研报自动生成。
* 系统架构： 能设计高可用、低延迟的部署架构，并处理并发请求。
* 安全与合规： 确保模型输出的稳定性、公平性，防范幻觉，并符合金融行业严格监管要求。
5. ? 合规与伦理
* 将合规性深度植入模型设计，确保其决策透明、可解释、公平，并严格保护用户隐私数据。
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