在大模型参数量竞赛白热化的背景下，上海财经大学张立文教

授团队联合财跃星辰推出Fin-R1，以7B 参数规模在金融推理任务中逼近 671B 参数量的行业标杆 DeepSeek-R1，平均得分仅差 3 分。本文深度解析其数据构建 - 训练框架 - 场景落地全链路创新，揭示小参数模型如何突破金融 AI 的效率与成本瓶颈。

一、破局之作：小参数撬动大场景

2025 年 3 月，人工智能领域迎来一场 “以小搏大” 的技术革命。上海财经大学金融大语言模型课题组（SUFE-AIFLM-Lab）与财跃星辰联合开源的Fin-R1 金融推理大模型，以70 亿参数（7B）的轻量化架构，在权威评测中以75.2 分的平均分位列第二，仅落后于 671B 参数量的 DeepSeek-R1（78.2 分），却超越 70B 参数的 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B（69.2 分）达 6 分。这一成果打破了 “参数规模决定性能” 的行业定式，为金融 AI 的低成本落地提供了新范式。

图1 Fin-R1应用场景示例

二、技术攻坚：从数据到推理的全链路创新

1. 数据构建：打造金融知识 “金刚钻”

金融领域的碎片化知识与复杂推理需求，向来是大模型落地的拦路虎。Fin-R1 团队创新性提出 “知识蒸馏 + 三维质检” 体系：

图2 Fin-R1总体工作流程

多源数据融合：基于 DeepSeek-R1 满血版，对12 类中英文数据集（涵盖行业语料、专业认知、表格解析、量化投资等）进行领域蒸馏，构建60k 条高质量推理数据集Fin-R1-Data，覆盖金融代码、专业知识、业务推理三大核心模块（图 3）。

图3 Fin-R1数据生成流程

三重质检机制：规则 + 大模型初筛：利用 Qwen2.5-72B-Instruct 进行答案准确性校验，零错误率达 99.2%；

逻辑链深度审计：通过术语合规性与推理一致性双校验，确保 “思维链条” 可解释性；

专家人工复核：针对财务报表、量化策略等关键场景数据，引入资深金融从业者终审，专业度提升 40%。

数据分布所示：

此模式使传统金融数据标注成本降低 40%，推理类数据占比提升至65%（图 4），为模型奠定了扎实的知识基础。

表1 Fin-R1数据量表

2. 训练框架：两阶段塑造 “金融脑”

针对传统强化学习（RL）训练不稳定、逻辑不可控的问题，团队提出 “认知奠基 - 决策优化” 双阶段框架 （图 5）：

图5 Fin-R1模型训练流程

第一阶段：SFT 监督微调（划重点）

基于 Fin-R1-Data 进行定向训练，强制模型输出多步推理过程，形成长思维链惯性。实验显示，该阶段使模型在金融术语准确率提升 28%，推理步骤完整性提高 35%。第二阶段：RLHF 强化学习（考试打分）

引入双轨奖励机制：

• 格式奖励：通过正则规则约束输出结构（如财务报告格式），确保合规性；
• 准确性奖励：利用 Qwen2.5-Max 作为 “智能考官”，动态校准答案质量，准确率提升 18%。这种设计避免了传统 RLHF 的价值对齐偏差问题，使模型在复杂金融决策中保持专业性与稳定性。

三、性能验证：小身材大能量的实证

在覆盖银行、证券、保险的多场景评测中，Fin-R1 展现出 “参数效率比” 奇迹 （表 2）：

轻量化优势：7B 模型超越 70B 模型，计算成本降低 90%，单张 4090 显卡即可部署；

场景穿透性：

• FinQA 表格推理：得分 76.0（超越 DeepSeek-R1 的 74.5），支持财务报表重组与比率交叉验证；
• ConvFinQA 多轮对话：得分 85.0，精准匹配金融业务的长链条交互需求；
• 合规性突破：推理逻辑可解释性达92%，远超行业平均的 65%，满足金融监管对可追溯性的核心要求。

四、生态落地：从实验室到业务线的无缝衔接

Fin-R1 的技术闭环正在重构金融价值链：

开发门槛革新：通过Hugging Face 一键部署方案，中小企业部署成本从百万级降至万元级；

场景深度适配：

• 银行：动态信用评分模型使风险评估效率提升 5 倍，不良贷款识别准确率提高 15%；
• 证券：量化交易代码生成速度较人工快 20 倍，策略回测胜率提升 12%；
• ESG：自动生成 GRI 标准报告，覆盖93% 的关键指标，助力企业绿色转型。

五、范式革命：金融 AI 的新路径

“Fin-R1 的意义不仅在于性能突破，更在于证明了 ‘专业数据 + 定向训练’可替代盲目堆参数的旧模式。” 其开源的全链路技术框架 （数据构建→训练→部署），为金融、医疗等垂直领域提供了可复制的方法论。“在确保金融合规性的前提下，Fin-R1 将大模型落地成本指数级降低，这种‘普惠 AI’模式，有望加速中小金融机构的智能化转型。”

六、结语

当通用大模型陷入 “参数军备竞赛”，Fin-R1 的出现标志着 AI 发展进入 “精耕时代”。通过深度理解行业需求、构建专业化训练体系，小参数模型不仅能在垂直领域与巨无霸模型掰手腕，更打开了技术普惠的想象空间。这场由上海财大实验室发起的金融 AI 革命，正在悄然改写行业规则。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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