交流求教大模型微调相关的问题

1.我的需求:

每天我会收集一些和股票相关的新闻,这些新闻有些是重要的(比如:xx 公司开发了新药),其他大部分都没什么价值,由于新闻太多了,看不过来,而这个又比较依赖人工的判断,不能简单的通过关键字去匹配,所以想通过微调大模型来实现,得出类似这样的结构:

{ keyword:"创新药", analysis:"新药可以带动市场情绪", label:"对股票利好" }

2.我的问题:

• 针对上面的问题,应该是属于哪一类任务呢,简单的文本分类不太满足,
• 我对大模型不是很熟悉,但是常见的微调,rag,agent 都简单的玩过,请教各位大佬使用哪个模型,哪种数据结构来微调比较好(我咨询过阿里的社区,建议是使用问答来做,而不是分类,有点迷惑了),有这方面实际操作的建议吗