直播预告 | 超对称Above Noise线上沙龙:预训练语言模型在量化投资中的运用

超对称公司推出10亿参数的BBT预训练语言模型,专为金融投资领域的深度学习任务设计。沙龙将探讨BBT在量化投资中的应用,包括情绪识别、知识图谱和多因子模型等方面。

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主题:Above Noise沙龙:预训练语言模型在量化投资中的运用

时间:7月22日|星期五 下午14:00—16:00

会议介绍:

超对称公司发布10亿参数预训练语言模型Big Bang Transformer乾元(BBT)。BBT 1.0版本模型的目标是为金融投资建立统一的跨模态人工智能算法架构。作为金融领域的基石模型,BBT模型为所有金融投资,经济分析,商业咨询等场景的深度学习下游任务提供微调服务,让所有从业者配备同级别的算法武器。

主要议题:

1.10亿参数BBT[乾元]预训练模型

  • 适配不同任务的统一的算法框架
  • 时序,文本跨模态语言模型
  • 覆盖最广,规模最大财经类数据集

2.预训练语言模型在量化投资中的运用

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