/ Модель

Характеристики

Лицензия
Llama 3.2
Базовая модель
Llama-3.2-1B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
15 мар 2025

StockLLM

Изображение и текст → текст3 профессии

Дообученная модель Llama для RAG-систем прогнозирования финансовых временных рядов.

171скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены8 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.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

StockLLM — открытая дообученная языковая модель примерно на 1,2 млрд параметров, разработанная как основа RAG-системы для прогнозирования финансовых временных рядов. В метаданных указана архитектура LlamaForCausalLM и поддержка диалогового режима; модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 131 072 токенов.

Модель предназначена для финансовых сценариев, где языковая модель работает в составе системы с поиском и извлечением данных и помогает анализировать временные ряды и строить прогнозы. Карточка не приводит сведения о конкретных обучающих данных или измеренных результатах. Метаданные указывают английский язык; вход и выход — текст.

Лицензия — MIT. Авторы позиционируют проект для академических и образовательных целей и предупреждают, что его результаты не являются финансовой, юридической или инвестиционной рекомендацией; точность прогнозов не гарантируется.

Сценарии применения

  • прогнозирование финансовых временных рядов в RAG-системе
  • анализ финансовой информации с использованием извлечённых документов
  • создание диалогового интерфейса для финансовой аналитики

Ограничения

Модель не заменяет профессиональную финансовую, юридическую или инвестиционную консультацию; авторы не гарантируют точность и полноту результатов. Карточка не приводит оценок качества прогнозирования.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

FinSeer Model Card

📄 Paper · 🌐 The Fin AI

Part of FinSeer — Retrieval-augmented Large Language Models for Financial Time Series Forecasting (arXiv:2502.05878).

overview

Model details

Model type: StockLLM is an open-source fine-tuned 1B large language model as the backbone of our first retrieval-augmented generation (RAG) framework specifically designed for financial time-series forecasting.

Paper or resources for more information:

https://arxiv.org/pdf/2502.05878

Disclaimer

This repository and its contents are provided for academic and educational purposes only. None of the material constitutes financial, legal, or investment advice. No warranties, express or implied, are offered regarding the accuracy, completeness, or utility of the content. The authors and contributors are not responsible for any errors, omissions, or any consequences arising from the use of the information herein. Users should exercise their own judgment and consult professionals before making any financial, legal, or investment decisions. The use of the software and information contained in this repository is entirely at the user's own risk.

By using or accessing the information in this repository, you agree to indemnify, defend, and hold harmless the authors, contributors, and any affiliated organizations or persons from any and all claims or damages.

Citaion

@misc{xiao2025enhancingfinancialtimeseriesforecasting,
      title={Enhancing Financial Time-Series Forecasting with Retrieval-Augmented Large Language Models}, 
      author={Mengxi Xiao and Zihao Jiang and Lingfei Qian and Zhengyu Chen and Yueru He and Yijing Xu and Yuecheng Jiang and Dong Li and Ruey-Ling Weng and Min Peng and Jimin Huang and Sophia Ananiadou and Qianqian Xie},
      year={2025},
      eprint={2502.05878},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2502.05878}, 
}

license: mit

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
ca46500

0 моделей