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QuantAgent：通过自我提升的大型语言模型在交易中寻找圣杯
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种新方法来增强大型语言模型（LLMs），通过训练知识矿工LLMiner自动从相关文档中提取问题和答案对，并将其与对话数据集结合来微调LLM，从而提升其在特定领域的专业知识和对话能力。该模型在新的评估基准上表现出显著的性能改进，并且只需要少量的种子实例，为LLMs通过模型合成的训练数据实现自我改善提供了可能性。
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关键要点
- 提出了一种新方法来增强大型语言模型（LLMs）。
- 通过训练知识矿工LLMiner自动提取问题和答案对。
- 将提取的QA对与对话数据集结合来微调LLM。
- 提升了LLM在特定领域的专业知识和对话能力。
- 模型在新的评估基准上表现出显著的性能改进。
- 只需少量的种子实例即可实现自我改善。
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