在一个关于识别新闻报道中投资者情绪的案例研究中，我们展示了如何使用开源 LLM 创建合成数据，并在几个步骤中训练你的定制模型。我们定制的 RoBERTa 模型可以分析大型新闻数据集，与 GPT4 相比性能一致都是 (94% acc 和 0.94 的 F1 macro)，我们只需 2.7 美元，排碳 0.12kg，延迟 0.13s ; 而 GPT4 要费 3061 美元，排碳约 735 到 1100 kg ，延迟多秒。这里提供了
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