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Demystifying Domain-Adaptive Post-Training for Financial Large Language Models

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。

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内容提要

本研究提出FINDAP方法，解决金融领域大语言模型的领域自适应后训练挑战。通过识别核心能力并构建评估体系，采用数据蒸馏训练方案，使模型Llama-Fin在多项金融任务中表现优异，为LLM领域适应提供了重要见解。

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