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1.我的需求:
每天我会收集一些和股票相关的新闻,这些新闻有些是重要的(比如:xx 公司开发了新药),其他大部分都没什么价值,由于新闻太多了,看不过来,而这个又比较依赖人工的判断,不能简单的通过关键字去匹配,所以想通过微调大模型来实现,得出类似这样的结构:
{ keyword:"创新药", analysis:"新药可以带动市场情绪", label:"对股票利好" }
2.我的问题:
针对上面的问题,应该是属于哪一类任务呢,简单的文本分类不太满足,我对大模型不是很熟悉,但是常见的微调,rag,agent 都简单的玩过,请教各位大佬使用哪个模型,哪种数据结构来微调比较好(我咨询过阿里的社区,建议是使用问答来做,而不是分类,有点迷惑了),有这方面实际操作的建议吗
 | 1 UU442 98 天前 可以批量采集数据， 如果文本过多可以使用支持长上下文的大模型进行推理。 |
| 2 UU442 98 天前 设定提示词， 角色、任务、抽取数据规则、结果格式。 |
| 3 UU442 98 天前 ## 角色设定 你是一名资深股票分析师，需从新闻中提取投资信号。 ## 任务步骤 1. **提取关键词**：找出核心实体（公司/技术/政策）。 2. **影响分析**：分三部分： - 短期情绪影响 - 中长期基本面影响 - 产业链扩散效应 3. **标签分类**：按 5 级体系标注（ S/A/B/C/D 级或利空）。 ## 输出格式（强制 JSON ） { "keyword": str, "analysis": str, # 限 100 字内 "label": "S 级利好" | "A 级利好" | ... | "利空" } ## 示例参考 新闻：”国务院印发《低空经济发展规划》” 输出：{"keyword":"低空经济","analysis":"国家级战略驱动，基建+运营企业优先受益","label":"S 级利好"}--------------------------------一下是文章内容，xxxxxxxxxxxxxxxxxx----------------------------帮我按照上面要求输出结果。 |
 | 4 litchinn 98 天前 微调不就是要数据集吗，https://modelscope.cn/datasets 这上面找找，或者自己做，自己做有点难 |
 | 5 coefu 98 天前 这就想把最难的问题空手套白狼啊？ |
 | 6 op351 98 天前 借楼问问，微调（ Fine-tuning ）有啥入门的教程或者例子吗？想动手做一做。 |
 | 9 hdqzzz 97 天前 这个任务提示词就能搞定了 |
 | 10 liant 97 天前 帮我分析一下京东还能不能涨了 |
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