DianJin-R1 – 金融领域的推理增强利器

DianJin-R1 是什么

DianJin-R1 是阿里云通义点金团队与苏州大学联合推出的金融领域推理增强大模型，专为金融任务优化设计，于 2025 年 4 月 18 日发布 。其核心竞争力源于独特的 DianJin-R1-Data 数据集，该数据集融合了 CFLUE、FinQA 以及中国合规检查（CCC）等多个权威金融数据集，覆盖广泛金融应用场景。目前提供 7B 和 32B 两个参数版本，采用组相对策略优化（GRPO）方法结合双重奖励信号优化推理质量，在金融领域的 CFLUE、FinQA、CCC 等基准测试中，显著优于非推理模型。

核心功能

• 金融推理增强 ：通过推理增强监督和强化学习，提升模型在金融场景中的逻辑推理能力，能处理复杂的金融问题，如财务报告分析、风险评估和合规检查等，在 CFLUE、FinQA 等多个权威测试集上表现优于传统基础模型。
• 多维度数据支持 ：基于自研的高质量 DianJin-R1-Data 数据集构建，整合了包括 CFLUE、FinQA 和 CCC 在内的多个金融领域数据集，覆盖从风险评估到合规检查等多样化应用场景。
• 结构化输出能力 ：能够以标准化格式输出完整的推理过程和最终答案，便于后续系统处理和人工解读，极大地提升了结果的可解释性和应用价值。
• 高效计算性能 ：在 CCC 数据集上的表现尤为突出，仅需单次调用即可实现与多代理系统相当甚至更优的效果，显著降低了计算成本和资源消耗。

技术原理

• 高质量数据集构建 ：DianJin-R1 的核心是 DianJin-R1-Data 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） ：模型通过监督微调阶段进行训练，使用结构化格式生成推理步骤和最终答案。每个训练实例包括一个问题、推理路径和答案，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，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，即格式奖励和准确性奖励，鼓励生成结构化的输出并奖励正确答案，进一步提升推理质量。

支持平台

DianJin-R1 支持多种平台，包括但不限于阿里云等主流云平台，以及本地部署环境，可满足不同用户在不同场景下的使用需求，用户可根据自身需求选择合适的部署方式。

团队介绍

DianJin-R1 由阿里云通义点金团队与苏州大学联合推出。阿里云通义点金团队在人工智能和金融科技领域拥有深厚的技术积累和丰富的实践经验，致力于通过先进的技术推动金融行业的智能化发展；苏州大学在相关科研领域也具有较强的实力，为模型的研发提供了坚实的学术支持。

项目资源

• 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

业务场景

• 金融风险评估与合规检查 ：在 CCC 数据集上展现出卓越的合规审查能力，能够快速识别潜在风险点并提供专业建议，帮助金融机构提升风险管理效率。
• 金融问答与客户服务 ：在 FinQA 测试中表现优异，可广泛应用于客户服务、投资咨询等领域，为用户提供更专业可靠的金融信息服务，提升金融机构的客户服务质量和效率。
• 金融教育与培训 ：通过 CFLUE 数据集的验证，在金融知识教学和考试辅导方面具有广阔应用前景，能够有效提升学习者对复杂金融概念的理解和运用能力。
• 复杂金融决策支持 ：凭借强大的结构化推理能力和高效的计算性能，可应用于财务分析、投资决策等复杂场景，为专业人员提供智能化决策支持。