在当今经济学研究领域，文本数据的重要性不言而喻。中国财政发展协同创新中心 财政基础理论基地班22级本科生陆知雨同学将分享大语言模型（Large Language Models, LLMs）的经济学应用案例，探讨其相较于传统文本处理算法的独特优势，以及如何通过编程高效调用大语言模型处理文本数据，并介绍提升处理效率与准确性的实用技术策略。

主讲人

陆知雨，中国财政发展协同创新中心 财政基础理论基地班 22级本科生。

主要内容

讲座聚焦于经济学研究中大语言模型的文本处理应用，以API调用为核心，分享前沿方法与实用技巧。

首先，主讲人将深入剖析使用API调用大语言模型与网页端调用的本质区别，解读API的获取方式，以及详细分析主流大语言模型的API调用价格体系，帮助研究者从成本与效率的多维度进行理性选择。

接着，主讲人将着重讲解如何借助Python编程接口调用大语言模型进行数据处理，以应对经济学领域复杂数据处理与分析。

在核心环节，主讲人将系统探讨一系列关键技术，全方位提升大语言模型在经济学研究中的应用效能与精准度：

• 多线程调用：突破传统串行处理瓶颈，利用并行处理技术显著提速大规模文本数据处理，为研究者节省时间。

• Prompt工程：指导研究者设计指令，优化模型输出，使其精准契合数据处理各环节的具体需求，提升结果的可靠性和可用性。

• 知识检索增强（RAG）：通过整合专业领域知识库，赋予模型更强的语义理解和逻辑推理能力，使其在处理复杂专业问题时表现更出色。

• 模型微调：基于经济学特定数据集对模型进行精细优化，增强其对领域内复杂文本的深度理解与精准分析能力，进一步释放模型潜力。技术理论讲解后，主讲人将结合两篇具有代表性的学术论文，展示大语言模型在文本分类、情感分析等任务中的具体应用流程与方法。通过系统剖析论文中的数据处理思路与模型应用技巧，并结合理论复现关键环节，帮助观众强化学习效果，加深对知识的理解和掌握。

最后，主讲人将聚焦于大语言模型辅助经济学研究的实际应用场景，通过介绍多个当前热门的GitHub开源项目，直观呈现其在辅助学者研究方面的多样化落地实践，为学员提供丰富的参考案例和灵感来源。

为便于随时查阅和实践，讲座所有相关内容——包括讲义、代码示例、操作教程——均已完整上传至GitHub平台（材料链接https://github.com/luzhiyu-econ/EconLLM-Lab）

讲座目录

讲座时间：2025年3月19日中午12:00（沙河校区）

报名方式：请向ccfd_lecture@163.com邮件报名，并提供您的姓名、学院、年级（或职称）

欢迎全校师生报名！具体讲座地址将于3月17日邮件通知成功报名的同学/老师。

撰稿：陆知雨

审核：姚东旻、王麒植

责编：姚广