金融大型语言模型:FinGPT

9 个月前 金融科技 148

由AI4Finance.org推出的FinGPT,是一个开源的金融领域大型语言模型,旨在提供一个适用于金融数据的训练和微调平台。它通过最新的调整方法如LoRA增强模型的适应性和准确性,支持多任务处理,如情感分析和市场数据分析。

FinGPT具有低成本、快速适应新数据的能力,以及使用强化学习从人类反馈中学习,优化个性化金融服务。FinGPT提供了多个模型和数据集供大家使用,可以微调训练。

模型结构框架:

FinGPT构建了一个全面的金融大型语言模型(FinLLM)框架,分为五个核心层次:

  1. 数据源层:通过实时信息捕捉,确保对市场的全面覆盖,并应对金融数据的时间敏感性。

  2. 数据工程层:专注于实时NLP数据处理,解决金融数据中的高时间敏感性和信噪比低的问题。

  3. 语言模型层:利用如LoRA等微调技术,应对金融数据的高动态性,保障模型的准确性和相关性。

  4. 任务执行层:负责基础任务执行,这些任务为FinLLMs的性能评估和比较提供标准。

  5. 应用展示层:展示FinGPT在金融领域中的实际应用和演示,突出其潜在能力。

模型内含组件:

  1. FinGPT-RAG:这是一个检索增强的语言模型框架,专门为金融情感分析设计,通过外部知识检索优化信息深度和背景,确保精准的预测。
  2. FinGPT-FinNLP:为金融领域的语言模型(LLMs)和自然语言处理(NLP)爱好者提供一个全面的实验平台,包括训练和微调的完整流程。
  3. FinGPT-Benchmark:引入了一种针对金融领域开源大型语言模型的新型指令调优范式,增强了模型对多样化金融数据集的适应能力,并实现了成本效益高的系统性基准测试。

更多该金融领域AI应用GPT请见:
https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinGPT

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