FinVector-Market-4B经LoRA微调后金融任务表现大幅提升

经过小规模LoRA微调后，该模型在FinQA上的精确匹配得分从14.7%升至40%，其他任务的准确率也有所提高。

简讯作者： OossaOossa 发布日期: 2026年10月8日 05:09 UTC1 分钟阅读

Alina Khaybullina领衔的研究团队发布了FinVector-Market-4B。这是基于Qwen3.5‑4B、使用22,000条金融样本进行rank‑16 LoRA适配的版本。研究人员使用JSON Schema提示，在包含600个样本的基准测试中对比了基础模型和适配后的模型。对基础模型仅提供Schema，就能将JSON有效率从0%提高到91.3%。在提示方式一致且明确的情况下，适配后的模型在FinQA上的精确匹配准确率从14.7%提高到40.0%，计算器表达式正确率则从48.0%升至82.7%。