使用微调Mistral大语言模型的RAG方法进行加密货币新闻多层次分析
计算与语言
2025-09-05 v1 人工智能
摘要
本文考虑使用经微调的Mistral 7B大语言模型结合检索增强生成（RAG）方法，对加密货币新闻进行多层次多任务分析。分析的第一层，经微调的模型生成带有情感评分的图表和文本摘要，以及摘要的JSON表示。更高层次执行层次化堆叠，将图表摘要和文本摘要的集合以及摘要的摘要整合为综合报告。图表摘要和文本摘要的组合提供了加密货币新闻的互补视图。该模型采用4位量化使用PEFT/LoRA方法进行微调。将加密货币新闻表示为知识图表可本质上消除大语言模型幻觉的问题。所得结果表明，使用经微调的Mistral 7B大语言模型进行多层次加密货币新闻分析可以进行信息丰富的定性和定量分析，提供重要见解。
引用
@article{arxiv.2509.03527,
title = {Multilevel Analysis of Cryptocurrency News using RAG Approach with Fine-Tuned Mistral Large Language Model},
author = {Bohdan M. Pavlyshenko},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.03527},
year = {2025}
}