利用 LLM 洞察微调小模型：CFM 的 CFM 案例研究

Capital Fund Management 利用 Llama 3.1 辅助标注和 Argilla 平台优化金融数据命名实体识别，将 GLiNER 和 SpanMarker 微调后 F1 分数分别提升至 93.4% 和 90.1%。该方案推理成本较大型 LLM 降低高达 80 倍，实现了准确性与成本效益的平衡。