/ Модель

Характеристики

Лицензия
Llama 3
Базовая модель
FinLLaMA
Библиотека
transformers
Опубликована
9 авг 2024

FinLLaMA-instruct

Генерация текстаТекст → текст

Русское описание этой модели ещё готовится. Пока можно заглянуть в карточку модели от автора ниже.

2скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены7 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

FinLLaMA-instruct

📄 Paper · 🤗 Collection · 🌐 The Fin AI

Part of Open-FinLLMs — Open-FinLLMs: Open Multimodal Large Language Models for Financial Applications (arXiv:2408.11878).

FinLLaMA-instruct (FinLLaMA-Instruct-8B in the paper) is FinLLaMA — LLaMA3-8B continually pre-trained on 52B financial tokens — instruction-tuned on 573K financial instructions to follow instructions and perform downstream financial tasks.

Model Details

Base modelTheFinAI/FinLLaMA (LLaMA3-8B, continual pre-training)
ArchitectureLlamaForCausalLM, 32 layers, hidden size 4096, ≈8.0B parameters, float16
Instruction data573K samples after deduplication: FLUPE (123K), finred (32.67K), MathInstruct (262K), Sujet-Finance-Instruct-177k (177K)
Training8 × A100 80GB, ≈6 hours
Chat formatChatML-style template (`<
LicenseLlama 3 Community License (inherited from the base model)

Quick Start

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

name = "TheFinAI/FinLLaMA-instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(name, torch_dtype="auto", device_map="auto")

messages = [{"role": "user", "content": "Classify the sentiment of this headline as positive, negative or neutral: 'Company X beats quarterly earnings expectations.'"}]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt", return_dict=True).to(model.device)
out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
print(tokenizer.decode(out[0][inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True))

Evaluation

The paper reports that FinLLaMA-Instruct outperforms GPT-4 and other financial LLMs on 15 datasets. See the paper for results.

Intended Use & Limitations

  • Research on financial instruction following and financial NLP tasks.
  • Not investment advice; may hallucinate figures or facts.

Repository note

On 2026-10-07 this repository was restored to its LLaMA-8B state (commit 367dad6) after a Qwen2-0.5B checkpoint had been uploaded here by mistake in April 2025.

Citation

@misc{huang2025openfinllmsopenmultimodallarge,
      title={Open-FinLLMs: Open Multimodal Large Language Models for Financial Applications}, 
      author={Jimin Huang and Mengxi Xiao and Dong Li and Zihao Jiang and Yuzhe Yang and Yifei Zhang and Lingfei Qian and Yan Wang and Xueqing Peng and Yang Ren and Ruoyu Xiang and Zhengyu Chen and Xiao Zhang and Yueru He and Weiguang Han and Shunian Chen and Lihang Shen and Daniel Kim and Yangyang Yu and Yupeng Cao and Zhiyang Deng and Haohang Li and Duanyu Feng and Yongfu Dai and VijayaSai Somasundaram and Peng Lu and Guojun Xiong and Zhiwei Liu and Zheheng Luo and Zhiyuan Yao and Ruey-Ling Weng and Meikang Qiu and Kaleb E Smith and Honghai Yu and Yanzhao Lai and Min Peng and Jian-Yun Nie and Jordan W. Suchow and Xiao-Yang Liu and Benyou Wang and Alejandro Lopez-Lira and Qianqian Xie and Sophia Ananiadou and Junichi Tsujii},
      year={2025},
      eprint={2408.11878},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2408.11878}, 
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Доступ к модели ограничен автором; у платформы нет доступа к весам.

Ревизия весов
2a883b7

0 моделей