chatgpt对a股的预测 chatgpt预测股市走向
2023年11月20日 每日一猜答案：。 答案：ABC。 每日一猜答案分析：
chpt股票,taper对a股的影响,lstm attention股票预测,tpgc股价在华尔街的“银行自救”模式下，美股大幅反弹，拜登政府推动多家华尔街大行对第一共和银行注资300亿美元，后11家大行宣布合计投入300亿美元。现在外围不确定因素还是围绕美联储加息，以及银行问题展开，这也导致了近期金融市场大涨大跌的行情明显。A股市场主要还是在指数不断新低的情绪下，机构资金进场力度偏弱，北向资金也没有以往“带头大哥”的气度，现在反而可以静待指数的进一步触底，以及经济会议结束后的新投资机会。
骑牛看熊发现伯克希尔哈撒韦公司大约在一年前开始大量购买西方石油股票，去年9月之后，该公司曾一度暂停加仓西方石油，不过在本月早些时候（3月3日至7日），伯克希尔哈撒韦又恢复了对西方石油公司股票的买入。复盘历史上4轮美联储放缓或停止加息，短期维度下，原油等商品市场多数时期表现为回升行情，美联储加息预期降温对于商品市场的影响更多为需求预期的改善。中信证券指出，短期油价波动加大多为金融因素扰动，长期来看油价有望在70-80美元/桶附近宽幅震荡。
受到隔夜欧美股市大幅度反弹的影响，周五亚太地区股市集体高开，A股三大指数集体高开，两市个股涨多跌少，题材板块方面ChatGPT、AIGC、通信设备等板块表现较强，医疗保健、CXO、种业等板块表现较差。教育板块早盘高开，盛通股份一字涨停，传智教育、佳发教育等多股跟涨，3月16日召开的浙江数字教育大会上传出，人工智能将成为中小学基础性课程和必修课程，中小学科学、数学等学科都将大篇幅融入人工智能教学内容。ChatGPT概念走高，宁夏建材高开秒板，博彦科技、蓝色光标等超20只股涨逾5%，微软召开了一场AI主题的发布会，在Word、Excel、PowerPoint、Outlook等工具中，微软推出全新的AI服务产品“Copilot”。
电商概念股开盘大涨，若羽臣直线拉升涨停，联络互动一字板，青木股份、壹网壹创等多股涨超5%，目前已经有包括京东在内的多家厂商表示电商平台将是ChatGPT落地的绝佳场景，牛哥发现只要与数字经济沾边的概念股都起飞了！一带一路概念股继续活跃，北方国际再度涨停，走出5天4板，龙建股份拉升封板，华电重工、上海建科等涨幅居前，鼓励国有企业与其他所有制企业加强各领域合作，在更深层次更高水平实现优势互补、互利共赢。中字头个股再度活跃，中油工程涨停，中国石油、中工国际等纷纷涨超5%，牛哥觉得这部分资金已经不是主力资金护盘了，很明显有“超级资金”进场了，而且北向资金短短时间内净流入超百亿元，也说明可能有利好呈现。
上证指数周五高开高走，盘中一度出现走低的情况，但是在中字头的带领下，出现了返工样线的形态，这属于是比较好的态势。北向资金大幅度净流入，短短30分钟以内就超过了百亿，看来有大资金突袭A股，牛哥看了很久除了中字头没有其他板块有所表现，也没有出现个股涨停潮的板块。后注意大盘能否在3270点之上稳住。
创业板指数周五高开后一度翻绿，临近午盘再度走高，锂电、光伏等新能源板块调整明显，ChatGPT、AIGC等板块出现高开高走的大涨走势，市场赚钱效应出现了明显的分化。在指数跌破2300点后，明显出现了护盘迹象，就看这个位置是真稳住，还是反弹后的不断探底走势了。午后注意创业板指数能否在2330点之上稳住。
午间要闻：
1.截至3月16日，上交所融资余额报7871.63亿元，较前一交易日增加4.29亿元；深交所融资余额报7069.44亿元，较前一交易日减少7.79亿元；两市合计14941.07亿元，较前一交易日减少3.50亿元。
2.法国制药巨头赛诺菲（Sanofi）将下调其两种胰岛素在美国的定价，使其成为继礼来和诺和诺德之后宣布降价的第三家主要胰岛素生产商。赛诺菲周四在一份声明中表示，将把其最常用的胰岛素Lantus在美国的定价降低78%。该公司还将把Apidra的标价降低70%。该公司还将把Lantus的自付费用限制在35美元。这些举措将于2024年生效。本月初，礼来率先宣布胰岛素降价，诺和诺德本周二也宣布了类似举措。返回搜狐，查看更多
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编辑：张倩
【【淘密令】】 是一个类 ChatGPT 开源工具包，内含一个 20B 参数量的大模型，而且该模型在 4300 万条指令上进行了微调。
2023 年，聊天机器人领域似乎只剩下两个阵营：「OpenAI 的 ChatGPT」和「其他」。
ChatGPT 功能强大，但 OpenAI 不太可能将其开源。「其他」阵营表现欠佳，但不少人都在做开源方面的努力，比如前段时间 。
除此之外，一个名为 EleutherAI 的开源 AI 研究团队也一直在贡献开源大模型成果。自 2020 年 7 月成立以来，该团队先后开源了基于 GPT-3 的、包含 60 亿参数的 NLP 模型 GPT-J，类 GPT 的 ，以及 200 亿参数的 。据悉，他们的最终目标是将开源模型的参数规模扩展到 1700 亿左右，就像 GPT-3 一样。
在 ChatGPT 火遍全球之际，EleutherAI 的这些开源成果派上了用场。一家名为 chatgpt 的组织表示，他们基于 EleutherAI 开源的 GPT-Neo 和 GPT-J 构建了一个新的类 ChatGPT 开源项目 ――【【淘密令】】。
项目链接：【【网址】】/【【淘密令】】/【【淘密令】】
这个项目提供了一个强大的、开源的基础，可以为各种应用创建专门和通用的聊天机器人。具体来说，它包含：
一个参数量达 20B 的开源模型，该模型基于 EleutherAI 的 GPT-NeoX-20B，在 4300 万条指令上进行了微调；
一个参数量达 60 亿的审核模型（moderation model），可以帮模型过滤不当内容；
一个可扩展的检索系统，可以帮模型检索维基百科等资源库，从而给出最新信息。
根据 chatgpt 提供的链接，我们可以粗略看到 【【淘密令】】 在摘要提取、问答、写作等方面的表现。以下是 chatgpt 提供的一些 demo：
想要深入了解 【【淘密令】】 的读者也可以亲自测试。
测试链接：【【网址】】/spaces/【【淘密令】】/【【淘密令】】
从目前的表现来看，【【淘密令】】 可能还不太令人满意。但在此开源项目的基础上，社区有望构建出更加强大的聊天机器人应用。
参数量 20B 的指令调优大模型
GPT-NeoXT-Chat-Base-20B 是构成 【【淘密令】】 基础的大型语言模型。它基于 EleutherAI 的 GPT-NeoX 模型，并通过专注于对话互动的数据进行了微调。chatgpt 在 Huggingface 上发布了这个模型的预训练权重：【【网址】】/【【淘密令】】/GPT-NeoXT-Chat-Base-20B
chatgpt 的开发者将模型调整的重点放在几个任务上，如多轮对话、问答、分类、提取和总结。他们用 4300 万条高质量指令对模型进行了微调，并与 LAION 和 chatgpt 合作，创建了该模型所基于的 OIG-43M 数据集。数据集信息参见：https://laion.ai/blog/oig-dataset/
OIG-43M 数据集示例。
开箱即用的 GPT-NeoXT-Chat-Base-20B 为一系列广泛的自然语言任务提供了一个强大的基础。从质量上看，它在 HELM 基准上的得分比其基础模型 GPT-NeoX 高，特别是在涉及问答、提取和分类的任务上。
在 HELM 上评估 GPT-NeoXT-Chat-Base-20B 并与 GPT-NeoX 进行比较。?表示测试包含微调语料库中的数据。
模型长处
【【淘密令】】 有几个任务是开箱即用的，包括：
1、将一份长的文件总结成一句话，并回答与该文件相关的问题，问答可进行多轮；
2、从非结构化文件中提取结构化信息，如下图所示；
3、将一个句子或段落分为不同的类别（比如情绪是积极还是消极）。
利用 【【淘密令】】 把一段长文字内容转化成图表。
模型短板
【【淘密令】】 目前的短板包括：
基于知识的封闭式问答。该聊天机器人可能会给出不正确的结果，需要用户提供反馈；
代码相关任务。由于训练数据中没有足够多的代码，因此该聊天机器人在代码方面表现欠佳；
重复性。该聊天机器人有时会重复自己的回答，用户可以点击刷新，开始新的对话；
上下文切换。该聊天机器人不太擅长转换话题。
创意写作和较长的答案。该聊天机器人不会生成长的、有创意的文本，如论文或故事。
针对特定任务定制聊天机器人
在一般问答任务中，大型语言模型已经显示出令人印象深刻的能力。当为特定的应用进行微调时，它们往往能达到更高的准确率。例如，谷歌的 PaLM 在医学回答上达到了大约 50% 的准确率，但是通过添加指令支持和对医学特定信息的微调，谷歌创造了 Med-PaLM，其准确率达到了 92.6%。同样的方法也可以用于其他任务。
【【淘密令】】 提供了一些工具来为专门的应用微调聊天机器人。其开发团队正在与研究小组和公司合作，帮助他们为各种任务创建自定义模型。这些任务包括：
教育助手：在开放的教科书数据集上进行微调，创建一个聊天机器人，通过自然对话帮助各年龄段的学生了解各种主题；
金融问答：微调并利用美国证券交易委员会文件等金融数据的检索，实现金融领域的问答；
客户支持代理：利用知识库数据进行微调，创建聊天机器人，帮助终端用户分辨问题并快速找到答案。
如何进行微调
微调需要的操作包括
准备好你的数据集，使用指定格式的交互示例；
将你的数据集保存为 jsonl 文件，并按照 【【淘密令】】 的 GitHub 文档对聊天模型进行微调；
不要忘记审核模型！在开始使用你的微调模型之前，请注意审核模型可能需要过滤的域外问题。如果有必要，准备一些调节数据并微调审核模型。
这个过程的文档和源代码可以在 【【淘密令】】 的 GitHub 链接中找到。由于 【【淘密令】】 在 Apache-2.0 许可下完全开源，你可以为自己的应用或研究深入调整、修改或检查权重。
用于实时更新答案的可扩展检索系统
【【淘密令】】 还包括一个可扩展的检索系统。有了这个检索系统，聊天机器人能够将定期更新的内容或自定义的内容，如来自维基百科的知识、新闻提要或体育比赛成绩纳入回答中。
检索增强系统的工作流程示例。
审核模型在必要时进行干预
【【淘密令】】 的最后一个组件是一个由 GPT-JT 微调的 60 亿个参数的审核模型。在聊天应用中，审核模型与主聊天模型同步运行，检查用户话语中是否有任何不适当的内容。基于审核模型的评估，聊天机器人可以将输入的内容限制在经过审核的主题上。当然，这个审核模型只是一个基线，用户可以根据不同的需求进行调整和定制。
在推理过程中，开发者进行了 few-shot 分类，将用户问题分为五类。聊天机器人只在问题落入允许的分类中时才会做出回应。
参考链接：【【网址】】/bl【【淘密令】】
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3月29日，北京・798机遇空间，隐语开源社区开放日，期待线下面基。
原标题：《ChatGPT开源替代来了！参数量200亿，在4300万条指令上微调而成》
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