大家好，我是 Jack。

(資料圖)

現(xiàn)在開源社區(qū)，更新速度最快的就是 AI 相關(guān)的項(xiàng)目了，幾天不看，就又多了一些非常優(yōu)秀的項(xiàng)目。

一、FinGPT

之前我就發(fā)過各個(gè)領(lǐng)域的大語言模型，比如醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的：

Huatuo-LLaMA

也發(fā)過法律領(lǐng)域的大語言模型：

LaWGPT

現(xiàn)在，金融領(lǐng)域的，F(xiàn)inGPT 來了！

不過與之前的不同的是，F(xiàn)inGPT 不是訓(xùn)練好的大語言模型，而是一個(gè)完整的框架，專門為金融領(lǐng)域的 LLM 訓(xùn)練和微調(diào)提供了完整的 pipeline。

整體由四個(gè)部分組成：

Data Source（數(shù)據(jù)源）：有新聞、社交媒體、公司公告、搜索趨勢、開源數(shù)據(jù)集等組成。Data Engineering（數(shù)據(jù)工程）：這個(gè)部分對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，計(jì)算 token 特征，以及 prompt 標(biāo)簽等。屬于數(shù)據(jù)的預(yù)處理階段。LLMs（大語言模型）：支持各種 APIs，也支持各種開源的 LLM，能做訓(xùn)練，也能做微調(diào)。Applications（應(yīng)用程序）：最后一部分就是上層應(yīng)用，提供了很多應(yīng)用 demo。

簡而言之，使用 FinGPT 框架，你可以用現(xiàn)有的 APIs 得到一些有趣的金融方面的應(yīng)用，也能使用自己的數(shù)據(jù)，使用開源的模型，訓(xùn)練自己的私有化模型。

數(shù)據(jù)來源整理得很豐富，比如新聞來源有：

社交媒體來源：

再結(jié)合公司公告、搜索趨勢、公開數(shù)據(jù)集，多方的數(shù)據(jù)，就能訓(xùn)練 or 微調(diào)出一個(gè)針對(duì)金融領(lǐng)域的 LLM。

讓 FinGPT 給你提供一些金融領(lǐng)域的咨詢、意見等服務(wù)。

項(xiàng)目地址：

https://github.com/ai4finance-foundation/fingpt

我個(gè)人對(duì)于這類的大模型，還是挺好奇的。

你說要是大家都用了相同的訓(xùn)練好的模型去做金融投資相關(guān)的咨詢，得到的答案應(yīng)該是相近的。

人們再信了它，都做出相近的操作，豈不是 AI 直接操控了市場的走向。

二、Chat2DB

crud boy 的“福音”，經(jīng)常寫 sql 的小伙伴，可以體驗(yàn)下 Chat2DB。

把編寫 sql 和優(yōu)化命令的任務(wù)交給 AI，我們就有更多的摸魚時(shí)間了。

我們自然語言描述，Chat2DB 幫我們寫好 SQL 語言。

目前底層使用的是 chatgpt 的 api，我測試了一下，寫得效果勉勉強(qiáng)強(qiáng)。

但考慮到?jīng)]有做針對(duì) sql 數(shù)據(jù)做相關(guān)大模型的訓(xùn)練優(yōu)化，這個(gè)效果也是可以接受的。

相信真有人想做的話，完全可以訓(xùn)練出一個(gè)針對(duì) sql 場景的大語言模型，絕對(duì)將會(huì)是一個(gè)省力神器。

感興趣的小伙伴，可以體驗(yàn)下。

項(xiàng)目地址：

https://github.com/alibaba/Chat2DB

三、最后

最后，再給各位股東們匯報(bào)下工作。

之前有小伙伴說，沒有 N 卡，玩不了 AI 繪畫。

B 站更新了一期新視頻，帶大家一起在云端部署，云端還有一鍵安裝包，體驗(yàn)下來感覺非常不錯(cuò)。

視頻地址：

https://www.bilibili.com/video/BV18c411M7PM/

視頻發(fā)布沒多久，感興趣的小伙伴，可以試一試。

數(shù)字人的視頻教程，已經(jīng)著手做了，爭取月底發(fā)出來。端午我會(huì)出趟門，回來繼續(xù)做，要是實(shí)在做不完，那就下個(gè)月初更新了。

好了，今天就聊這么多吧。

我是 Jack，我們下期見！

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