# FinVector-Market-4B melhora resultados em tarefas financeiras com LoRA

> O modelo aumenta a pontuação de correspondência exata no FinQA de 14,7% para 40% e melhora a precisão em outras tarefas após um ajuste fino com LoRA.

Oossa · 2026-10-08 · https://oossa.com/pt/finvector-market-4b-shows-large-gains-on-financial-tasks-after-lora-adaptation

Pesquisadores liderados por Alina Khaybullina lançaram o FinVector-Market-4B, uma versão do Qwen3.5‑4B adaptada com LoRA de rank 16 usando 22,000 exemplos financeiros. O estudo compara o modelo original e o adaptado em um benchmark com 600 exemplos e prompts com esquema JSON. Fornecer apenas o esquema eleva a validade do JSON de 0% para 91,3% no modelo original. Com prompts explícitos equivalentes, o modelo adaptado aumenta a precisão de correspondência exata no FinQA de 14,7% para 40,0% e melhora a correção das expressões de calculadora de 48,0% para 82,7%.

## Os fatos

- O FinVector-Market-4B adapta o Qwen/Qwen3.5‑4B com LoRA de rank 16 usando 22,000 exemplos
- Publicado em 2026-10-08

## Por que importa

Os ganhos sugerem que um ajuste fino pequeno e direcionado pode tornar modelos de uso geral muito mais úteis para profissionais de finanças.

## Fontes e referências

1. [FinVector-Market-4B: A Controlled Study of LoRA Adaptation for Structured Financial Tasks](https://arxiv.org/abs/2610.08882) – arXiv cs.LG, 2026-10-08

Última atualização: 2026-10-08