主要给金融研究人员和从业者提供可访问和透明的资源来开发自己的的或潜在的应用程序。处理难的问题旨在开源领域实现互联网规模的金融数据民主化。 基于的各种金融模型和 （）：年月全球金融科技领导者的子公司通过-打造了该模型主要用于债券市场帮助客户回答各种与债券相关的问题。 帮助金融机构、对冲基金等简化债券投资流程并提供投资组合建议。比如输入问题：我有万美元资金想投资年有哪些高收益的债券选择？会回答符合需求的公司名字、利率、价格、发布日期、到期日期、债券评级等信息。 （）：由注册投资顾问机构——于年月推出为投资者提供全球投资组合管理、投资顾问、助理等服务是美国的智能投顾平台。
目前已积累逾万名用户为约亿美元资产提供大模 亚美尼亚电话数据 型+智能投顾服务。 其核心模块：追踪模块能借助大模型技术为用户呈现投资组合管理的可视化工具包括大类资产配置结构、资产相关性矩阵等；提升模块能基于大模型所生成的全球经济洞察观点对用户投资组合进行评分分析找出用户投资组合薄弱之处并提供个性化的改善建议；探索模块主要包括新闻、研究、预测三大功能汇总关键新闻帮助投资者及时了解行业信息。 国内典型案例 国内金融市场发展较晚且开放性不足另外发展速度也稍落后于国外。但由于国内市场需求大金融机构数量多年间金融垂类大模型蓬勃发展。
轩辕-开源 轩辕是度小满的大模型团队在年基于-架构针对中文通用领域和金融领域进行针对性预训练和微调的千亿级对话大模 型。目前已实现开源的全参数模型矩阵达个。在此基础上今年月份度小满在始智w社区重磅开源发布第三代大模型「轩辕.」包括对话模型和预训练模型。 「轩辕.」在金融场景中的任务评测中表现突出并且在金融事件解读、金融业务分析、投研应用能力和风险管理等测量维度上超越。 其数据集采用度小满实际业务场景积累的金融数据对金融相关问题的理解比通用大模型更有优势。因此在模型评估方面在金融场景中的任务评测中轩辕全面超越了市场上的主流开源大模型赢得了次回答中.%的胜率充分凸显了其在金融领域的显著优势。