CryptoGPT：7B 模型在实时金融新闻分析和分类任务中与 GPT-4 匹敌
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。使用 CryptoGPT 对金融新闻进行分析，提供全面的市场分析，通过半自动标注和与其他 LLM 进行比较，寻找在保护数据、控制成本、维持更好分析质量之间的平衡。
本文介绍了一种在金融领域使用对话式GPT模型进行少样本文本分类的方法。该方法利用GPT-3.5和GPT-4的上下文学习，最小化技术专业知识的要求，消除了昂贵的GPU计算需求，同时产生快速准确的结果。研究结果显示，即使样本较少，查询GPT-3.5和GPT-4的性能也能超过非生成模型的微调。然而，这些解决方案的订阅费用可能对小型机构来说过高。最后，研究发现生成模型在给定任务中表现更好，当显示人工专家选择的代表性样本，而不是随机选择的样本时。该方法为具有有限标签可用性数据集中的少样本任务提供了实用的解决方案，并且最先进结果可以激发该领域的未来研究。
