Qwen2.5-32B に関する報道

Fin_エージェントのFinEval 2026での実践は、大規模言語モデルと特定のドメインルールおよび検索を強化して生成することの組み合わせが、マルチ言語の金融NLPの複雑なタスクを解決するための効率的なパスであることを示しています。これは、垂直金融シナリオでは、混合アーキテクチャが短期的には純粋なエンドツーエンドの大規模モデルよりも優れていることを示唆しています。また、現在の方法が汎化性に欠けることを明らかにしています。