温馨提示若页面不能正常显示数学公式和代码请阅读原文获得更好的阅读体验。丁闪闪(lianxhcn163.com)曾咏新 厦门大学(zengyongxinhpe163.com)提要本文系统整理了金融大语言模型 (LLM) 研究的核心资源包括 12 个主流金融数据集、8 个开源模型及 4 段完整代码示例涵盖情感分析、文本摘要、命名实体识别和 LoRA 微调等任务。通过详细的环境搭建与使用指南帮助读者快速上手金融 LLM 研究与应用。Title从零开始玩转金融LLM12个数据集8个模型完整代码实战Keywords大语言模型金融NLP开源模型FinBERTFinGPTQwenLoRA微调Financial PhraseBankFiNERREFinDFinREDECTSumFinQAFLUEPIXIUFinEval查看本系列推文大语言模型如何重塑金融研究0. 导言近年来大语言模型 (LLM) 在金融领域的应用日益广泛从情感分析、命名实体识别到财报摘要生成LLM 展现出强大的文本理解与生成能力。然而对于初学者和研究者而言如何快速找到合适的数据集、选择恰当的模型、搭建实验环境并复现基准结果仍然面临较高的门槛。本文旨在为金融 LLM 研究提供一个「系统化、可落地」的资源包帮助读者在较短时间内了解金融NLP领域的核心任务与主流数据集掌握开源模型的选择与调用方法搭建本地实验环境并运行示例代码使用标准化基准测试评估模型效果全文涵盖三个方面数据集资源按任务类型 (文本处理、情感分析、数据预处理) 整理了 12 个主流金融数据集每个数据集均提供获取方式、数据规模和适用场景说明。开源模型与代码介绍了 8 个核心开源模型 (FinBERT、FinGPT、Qwen 等)并提供 4 段可直接运行的 Python 代码示例涵盖情感分析、文本摘要、命名实体识别和 LoRA 微调。基准测试工具汇总了 5 个主流金融 LLM 评测基准 (FLUE、PIXIU、FinEval 等)并给出 PIXIU 基准的快速上手代码方便读者对比模型性能。适用人群金融科技方向的研究生希望快速入门金融NLP从事金融文本分析的数据科学家需要了解最新模型与工具对 LLM 在金融领域应用感兴趣的开发者代码与工具使用指南本文提供的所有代码均基于Python 3.8环境建议使用Anaconda进行环境管理。具体环境搭建步骤请参见第 2.2 节的详细说明。代码中使用的主要工具包括Hugging Face Transformers模型加载与推理PyTorch深度学习框架PEFT参数高效微调 (LoRA 等)Datasets数据集加载与处理所有代码已在 Ubuntu 20.04 CUDA 11.8 环境下测试通过读者可根据自身硬件条件调整配置 (如使用 CPU 模式或降低 batch size)。1. 数据集资源按任务分类附获取方式与适用场景金融文本数据具有专业术语密集、结构复杂、时效性强等特点高质量的标注数据集是训练和评估金融 LLM 的基础。本节按照任务类型对 12 个主流金融数据集进行分类整理涵盖命名实体识别、关系抽取、文本摘要、推理问答、情感分析等核心任务。每个数据集均提供以下信息任务类型数据集针对的具体 NLP 任务数据规模样本数量或数据覆盖范围获取方式GitHub 链接或官方网站适用场景推荐的使用场景与研究方向读者可根据自身研究需求选择合适的数据集进行模型训练或评测。温馨提示若页面不能正常显示数学公式和代码请阅读原文获得更好的阅读体验。