原贴链接

（仅提供了一个指向HuggingFace模型的链接https://huggingface.co/mukaj/Llama - 3.1 - Hawkish - 8B，没有更多实质内容可翻译）

讨论总结

这个讨论围绕新金融领域模型Hawkish 8B展开，涉及它在数学和金融基准测试中的表现、数据集来源、与其他模型对比、微调成本精力等多方面内容。整体氛围积极，大家对这个新模型充满好奇与兴趣。

主要观点

  1. 👍 认可Hawkish 8B模型取得的进展
    • 支持理由：模型在基准测试中的表现看起来很棒
    • 反对声音：无
  2. 🔥 对模型测试的数据集来源表示好奇
    • 正方观点：想知道数据集来源有助于深入了解模型性能
    • 反方观点：无
  3. 💡 希望对Hawkish 8B和Qwen2.5 math进行比较
    • 支持理由：能更直观地了解模型间的差异
    • 反对声音：无
  4. 🤔 对新金融模型感兴趣并提问（如评估差异、微调成本等）
    • 支持理由：想深入了解模型相关细节
    • 反对声音：无
  5. 😎 对独特模型表示感谢并分享自己的制作成果
    • 支持理由：模型对自己有帮助或者启发
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 Ok - Acadia - 6012：Interesting progress. The benchmarks look really amazing 👏👏👏.”
    • 亮点：简洁表达了对模型进展的认可和对基准测试成绩的惊叹。
  2. “🤔 Thanks for unique model. Made q8 gguf for it: [NikolayKozloff/Llama - 3.1 - Hawkish - 8B - Q8_0 - GGUF](https://huggingface.co/NikolayKozloff/Llama - 3.1 - Hawkish - 8B - Q8_0 - GGUF)”
    • 亮点：体现了对模型的感谢并且分享自己的成果。
  3. “👀 mukaj：Qwen2.5 Math is far far ahead of this in Math, their instruct version gets 86% on MATH benchmark.”
    • 亮点：直接给出了两个模型在数学方面比较的结果。

情感分析

总体情感倾向是积极正面的。主要分歧点较少，大部分人都对新模型表现出好奇、认可或者兴趣。可能的原因是新金融领域模型Hawkish 8B在数学和金融基准测试中的表现不错，激发了大家的关注。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型训练过程中的技术细节（如数据混合比例、是否使用特定技术等）可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果这个模型发展良好，可能会对金融领域的相关业务产生影响，比如风险评估、投资决策等。

详细内容：

《新金融领域模型引发 Reddit 热议》

近日，Reddit 上一则关于新金融领域模型的帖子引发了广泛关注。该帖标题为“New Financial Domain Model - Hawkish 8B can pass CFA Level 1 and outperforms Meta Llama-3.1-8B-Instruct in Math & Finance benchmarks!”，同时还提供了相关链接：https://huggingface.co/mukaj/Llama-3.1-Hawkish-8B 。此帖获得了众多点赞和大量评论，大家主要围绕模型的数据集、性能、训练成本等方面展开了热烈讨论。

在讨论中，有人对数据集的情况表示好奇，想了解其是公开可用的数据集还是合成的。比如有人问道：“如果您不介意，我很好奇使用的数据集。是公开可用的数据集还是合成的？” 而发布者[mukaj]回应称金融数据集完全是合成的且新制作的，并占了数据的大部分，其他部分则使用了公开可用的数据集并进行了重新合成。

有人分享了个人经历和案例，如[Languages_Learner]提供了模型的相关文件链接：NikolayKozloff/Llama-3.1-Hawkish-8B-Q8_0-GGUF · Hugging Face。

还有人关心模型与其他模型的比较，如[sunshinecheung]询问能否与 Qwen2.5 数学模型进行比较。[mukaj]回复称 Qwen2.5 数学模型在数学方面远远领先。

关于模型的评估和训练成本等方面，[segmond]提出一些疑问，如某些评估类别为何下降得比原始模型多，训练所花费的精力和成本是多少，是否在本地硬件上进行微调等。[mukaj]回应称发布的评估结果在所有方面都高于原始 8B 指令模型，大部分精力用于数据清理和准备，在数据和计算方面的总成本小于 500 美元。

有人对模型表示期待，如[bearbarebere]表示“Cool!!remindme 3 days to try it”，[Optimalutopic]表示“RemindMe! 1 Day “try this model and gradio” 。

此次讨论中的共识在于大家对新金融领域模型的关注和好奇，不同的观点和疑问丰富了对这一模型的探讨。特别有见地的是[mukaj]关于数据处理和训练成本的详细解释，让大家对模型的研发过程有了更深入的了解。

总之，这次关于新金融领域模型的讨论展示了大家对技术创新的热情和深入思考，也为相关领域的发展提供了有益的交流和启示。