"人话"与LLM

主要观点总结

本文主要描述了作者对于使用AI大模型解决期货市场品种研究问题的思路与实践。作者希望通过AI模型对期货公司的研报进行筛选和提炼，以判断品种的行情和雷点程度。文章还提到了研报的质量问题，强调语言模型需要高质量的内容作为输入才能更好地进行信息提炼和判断。

关键观点总结

关键观点1: 使用AI大模型解决期货市场品种研究问题

作者产生对AI大模型的兴趣，并尝试用其来解决期货市场品种繁多难以全部了解的问题。通过大模型筛选和提炼研报，对品种行情做出大致判断。

关键观点2: 期货市场现状和研报特点

当前期货市场头部公司固定，中小期货公司生存困难，同时产业服务完善。研报种类繁多，但质量参差不齐，有些研报收费显得过于专业、无用或条理不清晰，给信息提取造成困扰。

关键观点3: 语言模型在期货研报解读中的应用与问题

作者尝试使用语言模型解读研报，发现对不同类型的研报效果不同。不是语言模型能力不够，而是研报自身质量问题，如话说不清楚、没有明确策略等。

关键观点4: 解决方案与重要性

作者提出找到说“人话”的研报进行参考，对于不说“人话”的研报要告诉模型哪些部分可参考。强调提供高质量内容的重要性，与量化策略的相似之处。