近期，百川智能在金融科技领域迈出了重要一步，正式推出了其全链路增强的金融大模型——Baichuan4-Finance。该模型在融合高质量金融数据与行业创新的自约束训练策略下，实现了金融专业能力与通用智能的双重飞跃，显著提升了金融应用场景的实用性与效率。
尤为Baichuan4-Finance在金融领域的专业表现与场景适应性上，已经超越了业界标杆GPT-4，并在中国人民大学财政金融学院主导的FLAME评测体系以及国内知名的开源金融评测基准FinancelQ中均取得了领先地位，展现了其强大的竞争力。
在模型的核心训练阶段，百川智能巧妙地运用了领域自约束训练技术，不仅强化了模型的金融专业技能，还同步提升了其通用智能水平，使得Baichuan4-Finance能够灵活应对多元化的金融场景需求，大大拓宽了其应用范围。
为了构建Baichuan4-Finance坚实的金融知识基础，百川智能精心打造了一个涵盖广泛的高质量金融数据集。该数据集不仅包括了金融教材、学术著作、顶级金融期刊文章、监管政策文件及法律法规等理论知识，还融入了金融问答、企业财报、年报及金融研究报告等实践数据，为模型提供了深厚且全面的金融知识支撑。
在训练过程中，Baichuan4-Finance还结合了高质量的通用数据进行混合训练，确保了模型在保持强大通用智能的同时，金融专业能力也能稳步提升。这种混合训练策略，使得模型在处理金融任务时更加得心应手，同时也保持了其作为通用大模型的灵活性。
百川智能在模型的后训练阶段也投入了大量精力，通过合成数据和指令数据对模型进行精细的有监督微调，并在强化学习策略中特别针对数学计算等金融关键场景进行了样本增强，进一步提升了模型的综合性能。这些努力无疑为Baichuan4-Finance在金融智能领域的领先地位奠定了坚实基础。
