韓国株式市場のニュース分析と投資リサーチに特化した7BパラメータのエージェントLLM

韓国株式市場（KOSPI+KOSDAQ）に特化した言語モデル VELA を公開します。

Qwen2.5-7B-Instruct をベースに、SFT + DPO パイプラインでファインチューニングしました。

作った理由
既存の金融 LLM は韓国市場の用語でハルシネーションが多かったり、
応答の途中で中国語/英語に切り替わる language leak の問題がありました。
VELA はこの2つの問題を DPO で重点的に補正しました。

学習データ

• SFT: 36,713 サンプル / 2,135 銘柄（ニュース分類、急騰急落シグナル、証券会社レポート、ツールコーリング、セクター/マクロ分析など）
• DPO: 24,779 ペア（中国語・英語 leak の除去、Reasoning Trace 形式の整列）

出力フォーマット

1. Reasoning Trace – JSON 形式の段階的な思考プロセス（search → analyze → confidence）
2. Synthesis Report – 7セクションのリサーチレポート（要約、指標、需給、ニュース影響、リスク、投資意見）

性能（RTX 3060 12GB 基準）

フォーマット	速度	容量	Chinese Leak
Q4_K_M	36 tok/s	4.4GB	0/5 CLEAN
Q8_0	25 tok/s	7.6GB	0/5 CLEAN

注意: 実際に使用する際は、適切なニュースソースとデータをモデルに提供する必要があります。正確な出典がない場合、ハルシネーションが発生する可能性があります。https://github.com/unohee/vela-framework と併用することを想定して設計されています。

対応インターフェース
llama-cpp-python / Ollama / vLLM / Transformers / MLX

ライセンス: Apache 2.0

🤗 https://huggingface.co/intrect/VELA

リアルタイム相場は外部 API で供給し、VELA はその上の推論レイヤーとして設計されています。
投資助言ではなく、情報提供を目的としています。

[310writer]

素晴らしいです ^^

[ahiou]

すごいですね！7Bでも安定していますか？

[unohee]

モデルサイズの割には、基本的な業務はベースモデルより明らかに優れています。ベンチマークも一緒に載せるべきですね！