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用大型語言模型預測金融市場

人工智能
大型語言模型(LLM)由與數百萬或數十億個參數相關的人工神經網絡組成,并在大量數據上進行訓練——無論是自監督學習還是半監督學習技術——以理解和反饋信息。
大型語言模型(LLM)由與數百萬或數十億個參數相關的人工神經網絡組成,并在大量數據上進行訓練——無論是自監督學習還是半監督學習技術——以理解和反饋信息。金融業開始利用這些工具的目的多種多樣,包括預測股市、金融教育、經濟咨詢、交易策略、情緒分析和風險管理。隨著ChatGPT帶來的技術進步,以及專門為金融部門開發出的BloombergGPT和FinGPT。這三個LLM應用都有可能對金融部門產生影響。

ChatGPT

佛羅里達大學金融系的兩位教授認為,在金融行業使用先進的LLM可以預測更準確的股市結果,會有利于交易策略。在這項研究中,作者使用ChatGPT“使用新聞標題的情緒分析來預測股市回報”。他們發現,與BERT、GPT-1和GPT-2等模型相比,ChatGPT表現最好,只有像ChatGPT這樣更先進的模型才能分析大量數據來成功預測股市。

ChatGPT是一種基于生成式預訓練轉換器架構的LLM,由人工智能研究和部署公司OpenAI于2022年11月首次推出。根據作者的說法,“GPT架構使用多層神經網絡來對自然語言的結構和模式進行建模。使用無監督學習方法,它在維基百科文章或網頁等大量文本數據上進行預訓練。”在這項研究中,作者使用了從安全價格研究中心提取的數據集和RavenPack(一家創立于2003年的專注于新聞分析數據的提供商)數據。

作者表示,他們研究的最終結果只是強調了ChatGPT作為金融業基于情緒分析預測股市的工具的潛力。他們還指出,還需要進行更多的研究。

BloombergGPT

今年3月,彭博社發布了自己名為BloombergGPT的LLM,這是一個專門為金融業開發的500億參數LLM。根據彭博社發表的一篇研究論文,BloombergGPT由從彭博社數據源中提取的3630億個Token數據集組成,該數據集還包括來自通用數據集的3450億個Token。

研究人員在金融專用的自然語言處理(NLP)基準上驗證了BloombergGPT。LLM還通過彭博社自己的一套內部基準進行了驗證。他們發現,與GPT-NeoX、OPT66B、BLOOM176B和GPT-3等LLM相比,BloombergGPT表現最好。

彭博社機器學習(ML)產品和研究團隊負責人Gideon Mann表示:“ML和NLP模型的質量取決于你輸入的數據。”“得益于彭博社40多年來精心策劃的財務文件集,我們能夠精心創建一個大型、干凈、特定領域的數據集,以訓練最適合財務用例的LLM。我們很高興能夠使用BloombergGPT來改進現有的NLP工作流程,同時也能想出新的方法來使用該模型,以服務我們的客戶。”

FinGPT公司

與基于專有知識的BloombergGPT不同,FinGPT是一種開源LLM,也是專門為金融行業開發的。FinGPT被描述為由Dragonfly和紅杉支持的加密交易應用Finblox于2023年3月發布的人工智能金融顧問。該組織的目標是使金融部門的LLM民主化。

Finblox首席執行官Peter Hoang表示:“我們的使命是為用戶提供控制其財務未來的知識和工具。”“我們致力于讓每個人都能接觸到金融知識和包容性。憑借其用戶友好的界面和個性化的建議,FinGPT代表著朝創建一個更具包容性和吸引力的金融生態系統邁出了重要一步。”

哥倫比亞大學和紐約大學(上海)的一個研究小組認為,FinGPT可以為研究人員和用戶提供為金融行業開發LLM所需的資源。FinGPT的數據集來自金融新聞、社交媒體、文件、趨勢和學術機構。FinGPT采用以數據為中心的方法,并采用全棧框架。

責任編輯:華軒 來源: Ai時代前沿
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