使用大型语言模型（llms）而无需微调，在金融情感分析（fsa）中设计了一个基于异构 llm 代理的设计框架，该框架在涉及大量讨论时能够获得更高的准确性，为 llms 的基于 fsa 的设计奠定了基础并开辟了新的途径。
大型语言模型在金融情绪分析中表现出卓越能力，通过上下文学习和微调，较小的语言模型也能达到相当的性能。增加上下文学习样本数量并不能提高金融情绪分析的性能。
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