Kore hisse senedi piyasası haber analizi ve yatırım araştırması için özelleştirilmiş 7B parametreli ajan LLM

Kore borsasına (KOSPI+KOSDAQ) özel dil modeli VELA'yı duyuruyoruz.

Qwen2.5-7B-Instruct temel alınarak SFT + DPO hattıyla ince ayar yapıldı.

Yapılma nedeni
Mevcut finans LLM'lerinde Kore piyasası terminolojisinde ciddi halüsinasyonlar görülüyor veya
yanıtın ortasında Çince/İngilizceye geçen language leak sorunu yaşanıyordu.
VELA, bu iki sorunu DPO ile özellikle düzeltti.

Eğitim verisi

• SFT: 36.713 örnek / 2.135 hisse (haber sınıflandırma, sert yükseliş-düşüş sinyali, aracı kurum raporları, tool calling, sektör/makro analizi vb.)
• DPO: 24.779 çift (Çince ve İngilizce leak temizleme, Reasoning Trace biçimi hizalama)

Çıktı formatı

1. Reasoning Trace – JSON formatında adım adım düşünme süreci (search → analyze → confidence)
2. Synthesis Report – 7 bölümlü araştırma raporu (özet, göstergeler, para akışı, haber etkisi, riskler, yatırım görüşü)

Performans (RTX 3060 12GB bazında)

Format	Hız	Boyut	Chinese Leak
Q4_K_M	36 tok/s	4.4GB	0/5 CLEAN
Q8_0	25 tok/s	7.6GB	0/5 CLEAN

Dikkat: Gerçek kullanımda modele düzgün haber kaynakları ve veriler sağlamanız gerekir. Doğru kaynak yoksa halüsinasyon oluşabilir. https://github.com/unohee/vela-framework ile birlikte kullanılacak şekilde tasarlanmıştır.

Desteklenen arayüzler
llama-cpp-python / Ollama / vLLM / Transformers / MLX

Lisans: Apache 2.0

🤗 https://huggingface.co/intrect/VELA

Gerçek zamanlı fiyat verileri harici API üzerinden sağlanır; VELA bunun üzerinde çalışan çıkarım katmanı olarak tasarlanmıştır.
Yatırım tavsiyesi değil, bilgilendirme amaçlıdır.

[310writer]

Harikasınız ^^

[ahiou]

Harika! 7B ile de kararlı mı?

[unohee]

Model boyutuna kıyasla temel görevlerde base modelden kesinlikle daha iyi. Benchmark’ları da birlikte yüklemem gerekecek galiba!