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AI时代：码农的涅盘重生 第273章 金融模型训练(第2页/共3页)
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随便你。但别再喝四杯咖啡了。
张雨嘿嘿笑了一声，开始收拾桌上的外卖盒。
第二天早上八点半，张雨在林晨的工位旁边等着。这次他换了件T恤，头发洗过了，但手指还是在微微抖——不是紧张，是昨天喝太多咖啡的后遗症。
出来了。第二轮SFT。他把笔记本转向林晨。
屏幕上是新的评估结果。研报关键信息抽取准确率82.7%。财报数据提取79.4%。政策影响分析一致性76.8%。风险因子自动识别74.1%。
比第一轮好了将近二十个百分点。
这次对了。张雨的声调明显高了一截，验证集和训练集的loss差距缩小到合理范围，early stopping在第一千七百步触发了——说明模型在第二个epoch的早期就学到了足够好的泛化能力，没有过拟合。
林晨看着那几个数字。二十几个百分点的提升，从五十多到七十多到八十出头——放在大模型微调的语境下算很好了。但跟之间还有一段距离。八十出头的准确率意味着每五次判断有一次是错的，在金融场景下，错一次就可能漏掉一个风险因子或者误读一条关键数据。
接下来上RLHF。林晨说。
RLHF的训练比SFT复杂。核心环节是偏好标注——要让人来判断模型给出的两个回答哪个更好。但的标准在金融场景下极度微妙。
林晨从金融事业部借了两个分析师来做偏好标注。一个叫赵锐，做了五年行业研究员，看研报比看小说多；另一个叫方颖，从券商研究所跳过来的，对合规和表述规范极其敏感。
第一天标注，两个人就吵起来了。
赵锐指着屏幕上A和B两个回答：这个A明显更好——它把毛利率变动的驱动因素拆成了量和价两个维度，逻辑链条完整。B虽然也提到了毛利率，但没有区分驱动因素。
方颖摇头：A的逻辑是完整，但你注意到没有，它引用的那个数据源写的是Wind一致预期，原文是Wind预测均值——虽然意思一样但表述跟原文不一致。在合规审查下，这种改动可能被认定为信息失真。B虽然没拆驱动因素，但它引用的数据源跟原文一字不差。
那你觉得B好？
在投研场景下，数据溯源的准确性优先于逻辑的完整性。逻辑分析师可以自己补，数据一旦标注错了，下游用起来就是错的。
两个人各执一词。林晨坐在旁边听完，说了一句：两个标准都对，但优先级不同。投研场景下——信息准确性第一，逻辑完整性第二。A的逻辑再好，数据源引用有偏差就扣分。但B的数据准确也不能掩盖逻辑缺陷——两个维度同时评分，最终取加权和。
他打开标注规范文档，在偏好评估标准那一栏加了三行字：
信息准确性权重0.4，逻辑连贯性权重0.35，合规安全性权重0.25。当A在信息准确性上低于B时，即使A的逻辑连贯性评分更高，仍标注B为偏好项。
赵锐看完这个标准，咕哝了一句：行吧，数据准确性高于一切——这是你们做量化的人的思维。
金融行业的底线。林晨回了他一句。赵锐没再说话。
三天时间，赵锐和方颖标注了一千对偏好对比数据。每一对对比都要在三个维度上分别打分、写评语、再判定偏好。到最后一天下午，方颖的眼睛已经布满血丝，赵锐的脖子上贴了两片膏药。两个人互相检查了对方的标注，又吵了两回，最终把分歧样本提交给林晨仲裁了三十多对。
一千对偏好数据入库。张雨在当天晚上启动了RLHF训练——先训练奖励模型，再跑PPO对齐。
这次张雨没有熬通宵。他设置了checkpoint自动保存，把手机闹钟调到凌晨四点半。闹钟响的时候他翻起来看了一眼后台的reward model训练曲线——loss在稳步下降，没有异常。他又睡了。
第二天早上七点四十分，张雨到了公司。RLHF训练已经跑完了。他没有立刻打开评测结果，而是先去茶水间泡了杯茶。手还是抖，昨天那几杯咖啡的咖啡因还没代谢干净。他端着茶杯回到工位，深吸了一口气，点开了最终评测报告。
屏幕上逐行刷出数字。他的目光从上往下扫——
研报关键信息抽取准确率：89.3%。
他停了一下。比第二轮SFT的82.7%又提了将近七个百分点。RLHF确实有效。
财报数据自动提取准确率：92.1%。政策影响分析一致性：87.6%。风险因子自动识别：85.4%。
他往最下面看——平均综合得分：88.6%。
百分之八十八点六。
张雨放下茶杯。他没有喊出来，也没有跳起来。他盯着那个数字看了大概十秒钟，然后拿起手机给林晨发了一条消息：
出来
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