准备数据
- 收集财务报表数据
- 清洗和预处理数据
- 确保数据格式符合模型要求
运行模型
- 选择合适的ChatGPT模型
- 导入数据并设置参数
- 运行模型并等待结果
解释结果
- 分析生成的报表
- 确认结果的准确性
- 调整模型或数据以提高准确性
常见问题解答
如何选择合适的ChatGPT模型？
- 根据数据量和复杂度选择模型大小
- 考虑运行时间和资源限制
模型生成的报表如何解释？
- 确保理解模型的输出规则和逻辑
- 对照原始数据进行核对
如何提高模型结果的准确性？
- 增加训练数据量
- 调整模型参数和超参数
- 清洗和优化输入数据
正文完
