随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLMs）在各个领域的应用越来越广泛。然而，在金融领域，模型的有效推理仍然是一个核心挑战。金融任务通常需要领域特定的知识、精确的数值计算以及严格遵守合规规则。为了应对这些挑战，阿里云通义点金团队与苏州大学联合推出了 DianJin-R1，这是一个专为金融领域设计的推理增强大模型。DianJin-R1 的推出旨在解决当前金融领域模型推理能力不足的问题，为金融从业者提供更强大、更精准的工具支持。

一、项目概述

DianJin-R1 是阿里云通义点金团队联合苏州大学推出的一个面向金融领域的推理增强框架，通过推理增强监督和强化学习提升金融推理任务的表现，为金融领域带来了全新的解决方案。其核心是 DianJin-R1-Data 数据集，整合了 CFLUE、FinQA 和专有的中国合规检查（CCC）数据集，涵盖多种金融推理场景。DianJin-R1 包括 DianJin-R1-7B 和 DianJin-R1-32B 两个版本，均经过监督微调（SFT）和强化学习（RL）两阶段优化，采用组相对策略优化（GRPO）方法，结合双重奖励信号以优化推理质量。在金融基准测试 CFLUE、FinQA、CCC 上，DianJin-R1 显著优于非推理模型，展现了强大的金融推理能力，为金融领域的自动推理和决策提供了有力支持。

二、技术原理

（一）高质量数据集构建

高质量的数据集是模型成功的关键。DianJin-R1 的数据集构建过程严谨且全面，确保了数据的多样性和准确性，为模型训练提供了坚实的基础。

• CFLUE 数据集 ：CFLUE 是一个中文金融领域的理解评估基准，涵盖了多种金融文本理解任务，如金融新闻分类、金融问答等。通过整合 CFLUE 数据集，DianJin-R1 能够学习到金融领域文本的语义信息和上下文关系，提升对金融文本的理解能力。

• FinQA 数据集 ：FinQA 是一个金融问答数据集，包含了大量的金融问题及对应的答案和推理路径。借助 FinQA 数据集，模型可以学习如何根据给定的金融信息生成准确的答案和推理步骤，增强在金融问答场景中的表现。

• 中国合规检查（CCC）数据集 ：专有的 CCC 数据集聚焦于金融合规领域，提供了丰富的合规检查案例和相关知识。这使得 DianJin-R1 能够掌握金融合规规则和要求，在处理合规检查任务时更加得心应手。

（二）结构化监督微调（SFT）

结构化监督微调是DianJin-R1 训练过程中的重要环节，使模型能够生成符合要求的结构化输出，提升推理的准确性和可解释性。

• 训练实例格式：每个训练实例包括一个问题、推理路径（格式化为`<think>…</think>`）和答案（格式化为`<answer>…</answer>`）。这种结构化格式为模型提供了明确的输出指引，使其在生成推理步骤和答案时有章可循。

• 学习过程：模型通过学习这些结构化的输入和输出，逐渐掌握如何根据问题生成连贯的推理步骤和正确的答案。例如，当输入一个关于金融风险评估的问题时，模型会学习如何从给定的财务数据中提取关键信息，进行分析和推理，最终得出合理的风险评估结果。

（三）强化学习优化

强化学习进一步提升了DianJin-R1 的推理质量，使其在复杂金融任务中表现更加出色。

• 群体相对策略优化（GRPO）算法：该算法通过引入群体相对比较机制，使模型在训练过程中能够更好地学习到优秀的策略。模型会根据奖励信号不断调整自己的参数和行为，以获得更高的奖励。

• 双重奖励信号：格式奖励鼓励模型生成结构化的输出，确保答案和推理路径符合预设的格式要求；准确性奖励则奖励模型生成正确答案的能力，引导模型在推理过程中更加注重结果的准确性。通过这两种奖励信号的共同作用，DianJin-R1 的推理质量和输出格式都得到了显著提升。

三、主要功能

（一）金融推理增强

DianJin-R1 在金融推理任务中的表现尤为突出，为金融领域的复杂问题提供了更精准的解决方案。

• 金融风险评估 ：能够分析企业的财务报表、市场数据等多维度信息，推理出企业的潜在风险因素，如偿债能力风险、盈利能力风险等，并给出详细的风险评估报告，帮助金融机构做出更明智的信贷决策。

• 投资决策支持：根据宏观经济数据、行业动态以及公司基本面信息，为投资者提供投资建议。例如，分析股票的估值是否合理，预测未来的股价走势，辅助投资者制定投资策略。

（二）高质量数据集支持

基于DianJin-R1-Data 数据集构建，模型能够覆盖多种金融推理场景，满足不同金融任务的需求。

• 多样化场景覆盖：无论是金融问答、合规检查还是风险评估，DianJin-R1 都能凭借其丰富的数据集支持，提供准确且具有针对性的答案和解决方案。例如，在合规检查中，能够根据监管要求和企业实际情况，判断企业是否存在合规问题，并提供详细的合规检查报告。

• 数据集的持续更新：随着金融市场的不断发展和变化，数据集也会持续更新和扩充，以确保模型能够适应新的金融环境和任务需求。

（三）结构化推理输出

模型以结构化格式生成推理步骤和最终答案，方便用户理解和使用推理结果。

• 可解释性强：用户可以清晰地看到模型的推理过程，了解模型是如何得出答案的。这在金融领域非常重要，因为金融机构需要对模型的决策过程进行审查和验证，确保其符合监管要求和业务逻辑。

• 易于集成 ：结构化输出的格式便于与其他金融系统或应用进行集成，实现自动化的工作流程。例如，将 DianJin-R1 的推理结果直接嵌入到金融分析软件中，为金融从业者提供实时的决策支持。

（四）强化学习优化

通过强化学习优化，DianJin-R1 的推理质量得到了显著提升，在实际应用中表现出色。

• 性能优化：在金融基准测试中，DianJin-R1 的表现优于非推理模型，证明了强化学习优化的有效性。例如，在 FinQA 数据集上的实验结果显示，DianJin-R1 能够生成更准确、更详细的答案和推理路径，为金融问答场景提供了更优质的解决方案。

• 适应性强：强化学习使模型能够根据不同的金融任务和数据分布，自动调整推理策略，具有较强的适应性。无论是常见的金融场景还是复杂的特殊案例，DianJin-R1 都能较好地应对。

（五）高效推理能力

DianJin-R1 的单次调用推理模型在实际应用中表现出与多代理系统相当甚至更优的推理能力，同时具有更低的计算成本，为金融领域的大规模应用提供了可能。

• 计算成本低：与多代理系统相比，单次调用推理模型无需复杂的通信和协调机制，计算资源消耗更少。这使得金融机构能够在有限的计算资源下，部署更多的模型实例，为更多的业务场景提供服务。

• 推理速度快：高效的推理能力还体现在模型的响应速度上。DianJin-R1 能够快速生成推理结果，满足金融领域对实时性的要求。例如，在高频交易场景中，快速的推理速度可以帮助交易员抓住稍纵即逝的交易机会。

四、应用场景

（一）金融风险评估

在金融风险评估领域，DianJin-R1 为金融机构提供了强大的工具，帮助其更准确地识别和评估风险。

• 企业信贷风险评估：银行等金融机构可以通过 DianJin-R1 分析企业的财务报表、经营数据等信息，评估企业的偿债能力和违约风险。例如，模型可以根据企业的资产负债率、流动比率等财务指标，推理出企业在短期内偿债的能力，为银行的信贷决策提供重要参考。

• 市场风险评估 ：对于投资机构而言，DianJin-R1 可以分析宏观经济数据、市场行情等信息，评估市场风险。例如，根据利率变化、通货膨胀率等因素，推理出对不同资产类别价格的影响，帮助投资机构调整投资组合，降低市场风险。

（二）合规检查

合规检查是金融机构运营的重要环节，DianJin-R1 在这一领域发挥着重要作用。

• 监管政策解读与应用：DianJin-R1 能够解读复杂的金融监管政策，并将其应用于实际业务中。例如，当监管机构出台新的资本充足率要求时，模型可以帮助金融机构分析自身的资本状况，判断是否符合监管要求，并提供相应的合规建议。

• 业务合规性审查：对金融机构的业务流程和操作进行合规性审查，确保其符合法律法规和监管要求。例如，在反洗钱合规检查中，模型可以分析客户的交易行为和资金流向，判断是否存在可疑交易，提高反洗钱工作的效率和准确性。

（三）金融问答

DianJin-R1 为金融从业者和投资者提供了便捷的金融问答服务，满足他们对金融知识和信息的需求。

• 专业知识解答 ：回答金融从业者关于金融理论、金融产品、市场动态等方面的问题。例如，解释复杂的金融衍生品的定价原理，帮助金融从业者更好地理解市场。

• 投资咨询：为投资者提供投资相关的建议和信息。例如，根据投资者的风险承受能力和投资目标，推荐适合的投资产品，并提供投资组合构建的建议。

五、快速使用

（一）安装依赖

在使用DianJin-R1 之前，需要先安装相关的依赖库，主要是 Hugging Face 的 Transformers 库。以下是安装命令：

pip install transformers

确保安装的版本与DianJin-R1 兼容，以充分发挥模型的功能。

（二）推理示例

以下是使用DianJin-R1 进行金融推理任务的示例代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "DianJin/DianJin-R1-7B" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(    model_name,    torch_dtype="auto",    device_map="auto")tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) prompt = "假设你是一位金融行业专家，请回答下列问题。\n在宏观分析中，描述在既定利率水平下产品市场达到均衡状态的曲线是什么？\n请一步步思考。"messages = [    {"role": "system", "content": "You are Qwen, created by Alibaba Cloud. You are a helpful assistant."},    {"role": "user", "content": prompt}]text = tokenizer.apply_chat_template(    messages,    tokenize=False,    add_generation_prompt=True)model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device) generated_ids = model.generate(    **model_inputs,    max_new_tokens=16384)generated_ids = [    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)] response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

运行上述代码后，模型会输出详细的推理步骤和答案。通过这种方式，用户可以快速地利用DianJin-R1 解决各种金融问题，获取准确的推理结果。

六、结语

DianJin-R1 作为阿里云通义点金团队与苏州大学联合推出的金融推理增强大模型，凭借其强大的推理能力和广泛的应用场景，为金融领域带来了新的发展机遇。从金融风险评估到合规检查，从金融问答到投资决策支持，DianJin-R1 都展现了巨大的应用潜力。随着技术的不断发展和数据的持续更新，DianJin-R1 将在金融领域发挥更加重要的作用，推动金融行业的智能化升级。希望本文的介绍能够帮助读者更好地了解 DianJin-R1，激发读者对该模型的深入研究和应用探索。

DianJin-R1 项目地址：https://github.com/aliyun/qwen-dianjin

（文：小兵的AI视界）