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AI+embedding+微调实战之金融版
首先本课程不是研究什么底层模型和数学算法。是结合业务领域做实际落地项目，并且赚钱。
之前我们开过chatgpt+embedding课程，本课程结合之前的知识点做一个金融版：用来做票题材，可用来自用，可以用来运营。本项目需要涉及到模型微调，请大家提前看相关自训练课程作为基础 本课程大约30课时，使用golang开发，不适合新手。关键细节会故意留坑，VIP会员一对一口述讲解 由于课程录制没有项目做得快：特此放出DEMO演示课，让大家看到实际效果，点这里观看 第1讲:开张课、关于题材和打板、课程技术栈 试听 老套路的开张课说下课程内容。注意:本课程不推荐票，仅仅是编程和代码 第2讲:票信息初始数据获取方法（演示课） 在做之前，首先我们需要花10课时时间来整理数据样本。这个还是有点耗时的 第3讲:信息抓取(2) 上市公司信息处理 处理上市公司信息 第4讲:信息抓取(3) 公司信息清洗、向量数据插入 我们需要对公司信息进行清洗 第5讲:第一阶段展示：根据新闻找票和查看详情 试听 经过前面几课时的开发，我们进行第一阶段展示 第6讲:补充课：科创板数据的获取方式 做个补充课 第7讲:核心题材内容的处理和生成 今天我们演示下票的核心题材内容的数据处理方法 第8讲:第二阶段演示(支持多模式找票) 试听 今天是一个演示课，有了前面的基础后，可以进行多模式找票 第9讲:显示时增加行情展示和简单财务提示(演示课) 今天演示在展现票列表时，如何同时展现当日行情和简单财务提示 第10讲:题材信息更新方案（演示课） 今天演示一下票提示信息的更新方案（稍有麻烦） 第11讲:票的微调数据准备：基本构建方法 今天讲解下如何构建票微调数据训练样本 即将进入ChatGLM微调票课时 |
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