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Robinhood Markets 正在对模型进行微调以提高准确性和降低延迟.pdf

上传人: 明**** 编号:1012514 2025-12-21 31页 826.09KB

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根据《IND392Fine-Tuning Models for Accuracy and Latency at Robinhood Markets》的内容,以下是全文关键点的概括: 1. **AI愿景**:Robinhood致力于通过AI和机器学习的力量,民主化金融。 2. **AI应用**:Robinhood Cortex提供定制指标和扫描,用于构建交易指标和识别符合策略的证券。 3. **AI挑战**:平衡准确性、成本和延迟是AI应用的关键挑战。 4. **评估与数据**:可靠的评估和高质量的数据是模型优化的基础。 5. **调优策略**: - **Prompt Tuning**:通过调整提示来提高模型性能。 - **Trajectory Tuning**:基于轨迹调整模型。 - **Fine Tuning**:精细调整模型参数。 6. **LoRA技术**:低秩自适应(LoRA)技术通过减少可训练参数数量来提高效率。 7. **成果**:通过调优,实现了50%的延迟减少,同时保持了质量。 8. **教训**:评估、数据准备、调优和推理优化是模型成功的关键。
速度与准确率" 模型优化新利器" 金融民主化的未来?"
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