DianJin-R1是什么
DianJin-R1是阿里云团队与苏州大学联合推出的金融领域推理增强大模型，专为金融任务设计，融合了先进的技术和全面的数据支持。模型通过推理增强监督和强化学习提升金融推理任务的表现，核心是DianJin-R1-Data数据集，整合了CFLUE、FinQA和中国合规检查（CCC）数据集，涵盖多样化的金融推理场景。 DianJin-R1包括DianJin-R1-7B和DianJin-R1-32B两个版本，均通过监督微调（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。在金融领域的CFLUE、FinQA、CCC等基准测试中，DianJin-R1显著优于非推理模型，在CCC数据集上，单次调用推理模型的表现超过多代理系统。
DianJin-R1的主要功能
- 金融推理增强：通过推理增强监督和强化学习，提升金融任务的推理能力。在金融测试集 CFLUE、FinQA 和 CCC 上，DianJin-R1 的表现优于基础模型。
- 高质量数据集支持：基于 DianJin-R1-Data 数据集构建，整合了 CFLUE、FinQA 和 CCC 数据集，覆盖多种金融推理场景。
- 结构化推理输出：模型能以结构化格式生成推理步骤和最终答案，方便理解和应用。
- 强化学习优化：采用 Group Relative Policy Optimization（GRPO）算法，结合格式奖励和准确性奖励，优化推理质量。
- 高效推理能力：在实际应用中，DianJin-R1 的单次调用推理模型表现与多代理系统相当甚至更优，且计算成本更低。
DianJin-R1的技术原理
- 高质量数据集构建：DianJin-R1 的核心是 DianJin-R1-Data 数据集，数据集整合了 CFLUE、FinQA 和专有的中国合规检查（CCC）数据集。涵盖了多样化的金融推理场景，经过验证的注释，确保数据的高质量和领域相关性。
- 结构化监督微调（SFT）：模型通过监督微调（SFT）阶段进行训练，使用结构化格式生成推理步骤和最终答案。具体来说，每个训练实例包括一个问题、推理路径（格式化为
...）和答案（格式化为...）。模型通过学习这些结构化的输入和输出，生成连贯的推理步骤和正确的答案。 - 强化学习优化：在监督微调的基础上，DianJin-R1 进一步应用了群体相对策略优化（GRPO）算法进行强化学习。该算法引入了双重奖励信号：格式奖励（鼓励生成结构化的输出）和准确性奖励（奖励正确答案），进一步提升推理质量。
DianJin-R1的项目地址
- Github仓库：https://github.com/aliyun/qwen-dianjin
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/DianJin
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2504.15716
DianJin-R1的应用场景
- 金融风险评估与合规检查：DianJin-R1 能高效处理复杂的金融合规任务，例如在 CCC（中国合规检查）数据集上的应用中，模型通过单次调用即可实现与多代理系统相当甚至更优的性能，显著降低了计算成本。
- 金融问答与客户服务：在 FinQA 数据集的测试中，DianJin-R1 展现了强大的金融问答能力，能为客户提供准确的金融信息和解决方案。有助于提升金融机构的客户服务质量和效率。
- 金融考试与教育：DianJin-R1 在 CFLUE 数据集上的表现尤为突出，准确率从 77.95% 提升至 86.74%。表明模型可以用于金融考试的辅助训练和教育场景，帮助考生更好地理解和掌握金融知识。
- 复杂金融任务的推理与决策：DianJin-R1 通过结构化推理和强化学习优化，能处理复杂的金融任务，如财务报表分析、投资决策等。
