Incontra FinGPT un modello di linguaggio finanziario open-source di grande dimensione (LLM)

Meet FinGPT, a large open-source financial language model (LLM).

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni sono aumentati a causa dello sviluppo continuo e dell’avanzamento dell’intelligenza artificiale, il quale ha avuto un impatto profondo sullo stato dell’elaborazione del linguaggio naturale in vari campi. L’uso potenziale di questi modelli nel settore finanziario ha suscitato grande attenzione alla luce di questa radicale sconvolgimento. Tuttavia, la costruzione di un efficace ed efficiente modello di linguaggio economico open-source dipende dalla raccolta di dati di alta qualità, pertinenti e attuali. L’uso di modelli di linguaggio nel settore finanziario esporre molte barriere. Queste variano dalle sfide nel reperimento dei dati, al mantenimento di vari formati e tipi di dati e alla gestione della qualità dei dati incoerente fino alla necessità cruciale di informazioni attuali.

L’estrazione di dati finanziari storici o specializzati diventa difficile a causa di varie fonti di dati, tra cui piattaforme web, API, documenti PDF e foto. Per addestrare modelli di linguaggio specificamente per l’industria bancaria, modelli proprietari come BloombergGPT hanno usato il loro accesso esclusivo a dati specializzati. Tuttavia, la necessità di un’alternativa più aperta e inclusiva è aumentata a causa della limitata accessibilità e apertura dei loro processi di raccolta e addestramento dei dati. In risposta a questa esigenza, osservano una tendenza in evoluzione verso la democratizzazione dei dati finanziari a scala Internet nel settore open-source. I ricercatori dell’Università di Columbia e della New York University (Shanghai) discutono tematiche simili con i dati finanziari in questa ricerca e forniscono FinGPT, un framework open-source end-to-end per modelli di linguaggio economici di grandi dimensioni (FinLLMs).

FinGPT enfatizza l’importanza critica della raccolta, pulizia e pre-elaborazione dei dati nella creazione di FinLLMs open-source utilizzando un approccio centrato sui dati. FinGPT cerca di far avanzare la ricerca finanziaria, la cooperazione e l’innovazione promuovendo l’accessibilità dei dati e gettando le basi per le pratiche finanziarie aperte. Di seguito è riportato un riassunto dei loro contributi:

• Democratizzazione: Il framework open-source FinGPT aspira a democratizzare l’accesso ai dati finanziari e ai FinLLMs mostrando la promessa inespressa della finanza disponibile.

• Approccio centrato sui dati: Realizzando il valore della cura dei dati, FinGPT adotta un approccio centrato sui dati e impiega tecniche rigorose di pulizia e pre-elaborazione per gestire vari formati e tipi di dati, ottenendo dati di alta qualità.

FinGPT adotta un framework full-stack per FinLLMs con quattro livelli che è un framework end-to-end.

– Livello della fonte dati: Catturando le informazioni in tempo reale, questo livello garantisce una copertura di mercato approfondita affrontando la sensibilità temporale dei dati finanziari.

– Livello di ingegneria dei dati: affronta le difficoltà inherent nel alta sensibilità temporale e nel rapporto segnale-rumore scarso nei dati finanziari. È pronto per l’elaborazione dei dati NLP in tempo reale.

– Livello LLMs: questo livello, che si concentra su una varietà di approcci di messa a punto, riduce il carattere estremamente dinamico dei dati finanziari e garantisce la correttezza e la pertinenza del modello.

– Livello applicazione: questo livello enfatizza il potenziale di FinGPT nell’industria finanziaria mostrando applicazioni e dimostrazioni del mondo reale.

Vogliono che FinGPT agisca come catalizzatore per favorire l’innovazione nel settore finanziario. Oltre ai suoi contributi tecnici, FinGPT favorisce un ambiente open-source per FinLLMs, incoraggiando l’elaborazione in tempo reale e l’adattamento specifico dell’utente. FinGPT è posizionato per cambiare la conoscenza e l’uso di FinLLMs favorendo un forte ecosistema di cooperazione all’interno della comunità di AI4Finance open-source. Presto pianificano di rilasciare il modello addestrato.