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何を解決するか

Qwen DianJin は、大規模言語モデル（LLMs）を金融業界に適用するための包括的な研究ハブです。高品質な金融データの長期的な不足と、金融ドキュメントの専門的推論、ツール利用、マルチモーダル理解の必要性に応じて、銀行、保険、資産運用向けの信頼性の高いAIエージェントの構築を支援します。

仕組み

本プロジェクトは「データ・フライホイール」手法を採用しています：評価（業界水準のベンチマークを使用）→ データ合成（制御可能な軌道データの生成）→ ポストトレーニング（SFTおよびRLを用いてデータを能力に変換）。このサイクルは以下の研究分野に適用されています：

• 推論とポストトレーニング：DianJin-R1や金融分野専用のプロセス報酬モデル（Fin-PRM）といった専門モデルの開発。
• エージェント機能：DianJin-SKILLSというス kill ライブラリと、自律的計画フレームワーク（DianJin-TIR）の構築。
• マルチモーダル理解：金融ドキュメント分析に向けた推論とツールを交互に使用するVLM（DianJin-OCR-R1）の活用。
• 対話システム：顧客および感情サポートに向けた認知・感情・戦略推論チェーン（CSCおよびCARE）の実装。
• 評価：CFLUEやFinMCP-Benchといった階層的ベンチマークの構築により、基礎的およびエージェント性能を測定。

対象ユーザー

本プロジェクトは、AI研究者、金融機関、および専門的な金融AIエージェントや推論モデルを開発する開発者を対象としています。

主な特徴

• DianJin-R1：7B、13B、32Bの金融推論モデルシリーズと関連データセット。
• DianJin-SKILLS：10の専門職種と130以上の標準化されたスキルをカバーする、即時利用可能なAIエージェントスキルライブラリ。
• Fin-PRM：金融推論に特化したプロセス報酬モデル。
• DianJin-RED：1,661件の実行可能なケースを含む、行動に基づく赤チームベンチマーク（エージェントシステム用）。
• DianJin-OCR-R1：金融ドキュメント向けのOCR機能を強化する視覚言語モデル。