FinGPT：以数据为中心的方法革新开源金融

FinGPT 由 AI4Finance Foundation 开发，是一种以数据为中心的工具，可使大型语言模型 (LLM) 的金融数据民主化。它旨在成为开放式金融的开源解决方案，旨在彻底改变金融业。本文将深入探讨 FinGPT 的复杂性、它的好处，以及它如何成为金融领域的游戏规则改变者。

为什么选择FinGPT？

轻松一刻

 

 

金融格局瞬息万变，要跟上不断变化的步伐具有挑战性。使用金融和一般数据源的混合数据集对 LLM 进行再培训的传统方法可能既昂贵又耗时。例如，另一个 LLM BloombergGPT 需要大约 130 万个 GPU 小时进行再培训，耗资约 500 万美元。这使得每月或每周重新训练 LLM 模型变得不切实际。

FinGPT 提供了一种更易于访问的替代方案。它优先考虑轻量级适应，利用一些最好的开源 LLM 的优势。然后为这些模型提供财务数据，并针对财务语言建模进行微调。适应成本显着下降，估计每次培训不到 300 美元，使 FinGPT 成为具有成本效益的解决方案。

FinGPT 的工作原理：

随着我们继续探索 FinGPT，让我们更深入地研究它的技术方面。FinGPT 建立在开源 LLM 的基础上，这些 LLM 使用金融数据进行微调以进行金融语言建模。这个过程是通过使用人类反馈强化学习 (RLHF) 实现的，RLHF 是一种允许模型学习个人偏好的技术。

• FinGPT 的一个关键方面是它专注于开源互联网规模的金融数据。这允许使用自动数据管理管道及时更新（每月或每周）。与具有特权数据访问和 API 的 BloombergGPT 不同，FinGPT 更易于访问并优先考虑轻量级适配。

• FinGPT 的另一个关键优势是它能够快速适应新数据。这是通过其轻量级适应方法实现的，该方法显着降低了培训成本。这使得 FinGPT 不仅是金融行业的强大工具，也是一种具有成本效益的解决方案。

• FinGPT 还优先考虑互联网规模的金融数据。这是通过自动数据管理管道实现的，该管道允许及时更新。此功能将 FinGPT 与其他 LLM 区分开来，使其成为更易于访问的替代方案。

FinGPT 背后的关键技术是“RLHF（Reinforcement learning from human feedback）”。BloombergGPT 中缺少的这项技术使 LLM 模型能够学习个人偏好，例如风险规避水平、投资习惯和个性化机器人顾问。这是 ChatGPT 和 GPT4 的“秘密”成分，使 FinGPT 成为金融行业的强大工具。

FinGPT 演示：详细演练

FinGPT 提供了几个演示来展示其功能并为用户提供实用指南。这些演示旨在演示如何在不同的金融市场中训练您自己的 FinGPT 模型。让我们深入研究这些演示的细节。

FinGPT V1：使用 ChatGLM 和 LoRA 的中国金融市场

第一个演示，FinGPT V1，专注于中国金融市场。它利用 ChatGLM 和 LoRA（低阶适应）来训练 FinGPT 模型。以下是有关如何使用它的分步指南：

1. 设置环境：在开始之前，确保安装了必要的包。pip install -r requirements.txt您可以通过在终端中运行命令来执行此操作。

2. 导入必要的模块：导入训练模型所需的模块。这包括 FinGPT、ChatGLM 和 LoRA 等。

from fingpt import FinGPT
from chatglm import ChatGLM
from lora import LoRA

1. 初始化模型：使用所需参数初始化 FinGPT 模型。

model = FinGPT(
    num_tokens=50257,
    dim=768,
    depth=12,
    heads=12,
)

1. 训练模型：使用 ChatGLM 和 LoRA 训练模型。

model.train(ChatGLM, LoRA)

1. 保存模型：训练后，保存模型以供将来使用。

model.save("fingpt_v1.pth")

FinGPT V2：美国金融市场与 LLaMA 和 LoRA

第二个演示 FinGPT V2 侧重于美国金融市场。它使用 LLaMA 和 LoRA 来训练 FinGPT 模型。以下是有关如何使用它的分步指南：

1. 设置环境：与第一个演示一样，确保安装了必要的包。

2. 导入必要的模块：导入训练模型所需的模块。这包括 FinGPT、LLaMA 和 LoRA 等。

from fingpt import FinGPT
from llama import LLaMA
from lora import LoRA

1. 初始化模型：使用所需参数初始化 FinGPT 模型。

model = FinGPT(
    num_tokens=50257,
    dim=768,
    depth=12,
    heads=12,
)

1. 训练模型：使用 LLaMA 和 LoRA 训练模型。

model.train(LLaMA, LoRA)

1. 保存模型：训练后，保存模型以供将来使用。

model.save("fingpt_v2.pth")

这些演示提供了有关如何训练您自己的 FinGPT 模型的实用指南。通过执行这些步骤，您可以利用 FinGPT 的强大功能来分析和预测金融市场。

结论

我们希望本文能让您全面了解 FinGPT 及其革新金融业的潜力。请继续关注对开源金融世界的更多见解！

常见问题

当我们结束对 FinGPT 的探索时，让我们解决一些关于这个革命性工具的常见问题。

FinGPT 是什么？

FinGPT 是由 AI4Finance Foundation 开发的以数据为中心的工具。它使大型语言模型 (LLM) 的金融数据民主化，为开放金融提供开源解决方案。

FinGPT 是如何运作的？

FinGPT 通过利用一些可用的最佳开源 LLM 的优势来工作。这些模型以财务数据为基础，并针对财务语言建模进行了微调。FinGPT 背后的关键技术是 RLHF（Reinforcement learning from human feedback），它使模型能够学习个人偏好。

是什么让 FinGPT 与其他 LLM 区别开来？

FinGPT 因其专注于互联网规模金融数据的民主化及其独特的 RLHF 技术而脱颖而出。它还提供了一种具有成本效益的解决方案，每次培训的适应成本估计不到 300 美元。