/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
18,5 ГБ
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
gemma-2-9b-it
Библиотека
transformers
Опубликована
30 янв 2025

WiroAI-Finance-Gemma-9B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на финансовых инструкциях диалоговая модель Gemma 2 9B для ответов и генерации текста по финансовым темам.

25скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены31 янв 2025

Бенчмарки

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

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

WiroAI Finance Gemma 9B — языковая модель для генерации текста и диалогов по финансовым темам, разработанная WiroAI. Она основана на Google Gemma 2 9B Instruct и дообучена методом SFT с использованием LoRA на наборе из более чем 500 тысяч финансовых инструкций Josephgflowers/Finance-Instruct-500k; квантизация не применялась. Модель имеет плотную архитектуру Gemma 2, содержит 9 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов.

Модель предназначена для ответов на финансовые вопросы, составления и обобщения финансовых текстов, а также для диалоговых сценариев, где нужны знания финансовой тематики. Она принимает текст и генерирует текст. Лицензия — Gemma; условия её использования определяются лицензией Google Gemma.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы о финансах
  • подготовка черновиков финансовых текстов
  • суммаризация финансовых материалов
  • диалоговый помощник по финансовым темам

Ограничения

Качество зависит от данных дообучения, а ответы в финансовой тематике могут содержать ошибки и требуют проверки. README не сообщает результаты оценки модели.

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

WiroAI-Finance-Gemma-9B

🚀 Meet with WiroAI/WiroAI-Finance-Gemma-9B! A robust language model with more finance knowledge support! 🚀

🌟 Key Features

  • Fine-tuned with 500,000+ high-quality finance instructions. (Josephgflowers/Finance-Instruct-500k)
  • LoRA method was used for fine-tuning without quantization.
  • Adapted to finance expertise.
  • Built on Google's cutting-edge Gemma architecture

📝 Model Details The model is the finance data fine-tuned version of Google's innovative Gemma model family. This model has been trained using Supervised Fine-Tuning (SFT) on carefully curated high-quality finance instructions.

Usage

Transformers Pipeline

import transformers
import torch


model_id = "WiroAI/WiroAI-Finance-Gemma-9B"

pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)

pipeline.model.eval()

messages = [
    {"role": "user", "content": "How can central banks balance the trade-off between controlling inflation and maintaining economic growth, especially in an environment of high public debt and geopolitical uncertainty?"
  },
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.9,
)

print(outputs[0]["generated_text"][-1]['content'])
Central banks face a complex challenge in balancing the objectives of controlling inflation and maintaining economic growth, particularly in the context of high public debt and geopolitical uncertainty. This delicate trade-off involves managing interest rates, monetary policy tools, and expectations to achieve price stability while avoiding the risk of recession.

One approach central banks can consider is to maintain a flexible and data-driven policy stance, utilizing advanced analytical models and real-time economic indicators. This approach involves regular monitoring of inflation trends, potential risks, and the impact of global economic developments on domestic economic conditions. For instance, the European Central Bank (ECB) has adopted a forward guidance strategy, outlining its intention to keep interest rates at their current low levels for an extended period, thereby supporting economic activity and inflation expectations.

Furthermore, central banks can employ a range of monetary policy instruments to address economic fluctuations. These tools can include changing interest rates, implementing unconventional monetary policies such as quantitative easing or negative interest rates, and providing liquidity to financial institutions. The Federal Reserve, for example, has used unconventional policies to boost economic growth by purchasing government and mortgage-backed securities and reducing interest rates to near-zero levels.

In the context of high public debt, central banks must tread cautiously, as aggressive tightening policies could potentially worsen public debt sustainability issues. One strategy is to communicate transparently with governments, financial markets, and the public to manage expectations and foster confidence in the economy. This transparent communication can help to stabilize market conditions and reduce the negative effects of uncertainty on economic growth.

Moreover, central banks can enhance their crisis preparedness by establishing contingency plans for different economic scenarios, including those related to geopolitical risks. This proactive approach can include implementing stress tests, building reserves of liquidity, and maintaining strong banking regulations to ensure financial stability.

In conclusion, central banks can navigate the trade-off between inflation control and economic growth by utilizing a flexible policy stance, deploying a range of monetary policy tools, maintaining transparent communication, and enhancing crisis preparedness. It is crucial for central banks to adapt to the specific circumstances and conditions of their respective economies, weighing the potential long-term effects of different policy options to ensure sustainable economic growth and price stability.

🤝 License and Usage

This model is provided under Gemma license. Please review the license terms before use.

📫 Contact and Support

For questions, suggestions, and feedback, please open an issue on HuggingFace or contact us directly from our website.

Citation

@article{WiroAI,
  title={WiroAI/WiroAI-Finance-Gemma-9B},
  author={Abdullah Bezir, Furkan Burhan Türkay, Cengiz Asmazoğlu},
  year={2025},
  url={https://huggingface.co/WiroAI/WiroAI-Finance-Gemma-9B}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma2ForCausalLM
Ревизия весов
508d748

0 моделей