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@@ -281,4 +281,13 @@ This structured approach can provide a comprehensive and quantifiable understand
 ### 3：关于训练：
 raw text，全参数训练。基座采用了长上下文的yi-34b-200k。这对于完成理解一篇深度报告是必须的。
 
-当然，我也做了一次sft。这是我的流程中的分析者——目前还没有细分定性和定量分析，但[它的效果](https://huggingface.co/TriadParty/deepmoney-34b-200k-chat-evaluator)已经让我大吃一惊了。
+当然，我也做了一次sft。这是我的流程中的分析者——目前还没有细分定性和定量分析，但[它的效果](https://huggingface.co/TriadParty/deepmoney-34b-200k-chat-evaluator)已经让我大吃一惊了。
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+### 4：模型评估：
+让我们采样一些最近发生的事件，模拟真实世界中事件驱动的证券分析流程，针对deepmoney和gpt4进行对比测试。因为事件对市场产生的影响比较隐形，如果没有严谨的回测流程，很难评估效果。而且我们的产出需要使用很多定量方法进行分析。所以我把结果贴在这里，大家可以对生产的结果进行感性的评价。
+我有一套全球新闻爬取系统，每时每刻都有很多新闻，我的流程中针对这些新闻进行了去重和主客观判断，这些可以通过传统的bert来解决。然后对于deepmoney，这里使用三个步骤来对传入的新闻进行处理：
+1， 以上新闻可能对哪些行业板块或者投资标的造成影响？
+2， 请你设计一套定量方法研究以上新闻对____业产生的影响。并据此说明具体需要使用哪些数据。
+3， 请根据以下数据，_____设计一套具体的定量方法定量分析以上新闻对____业产生的影响。
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+其中，第一个问题是主观判断，提取新闻影响的标的。这更多的依赖模型的主观分析能力。然后从第一个回答中提取行业名称（这对于熟悉大模型的人来说，设计一套自动化流程易如反掌），填入第二个问题中，目的是获取定量分析的数据。之所以先问定量方法再数据，是COT的魔法。最后一个问题的回答才是我们真正需要的，这个问题上下文中给了足够多的信息，需要它回复一个确切且具体的定量方法。结合代码编写的模型和函数调用的模型，如果你有一个数据字典完善的宏微观数据库的话，这是完全可以实现的。以上是deepmoney和gpt4的这三步回答，该新闻是20240115北京时间早晨9:35刚刚发生的新闻。