FinGPT als großes FinLLM Sprachmodell

Große Sprachmodelle (LLMs) revolutionieren die Verarbeitung natürlicher Sprache in zahlreichen Bereichen und wecken besonders im Finanzwesen großes Interesse. Der Zugang zu hochwertigen Finanzdaten stellt dabei die erste Herausforderung für Finanz-LLMs (FinLLMs) dar. Proprietäre Modelle wie BloombergGPT profitieren von exklusivem Datenzugang, doch es besteht ein dringender Bedarf nach einer Open-Source-Alternative, um Finanzdaten im Internetmaßstab zu demokratisieren.

In diesem Beitrag stellen wir FinGPT von Yang et al. (2023) vor, ein Open-Source-Großsprachmodell für den Finanzsektor. Im Gegensatz zu proprietären Modellen wie BloombergGPT setzen wir bei FinGPT auf einen datenzentrierten Ansatz und bieten Forschern und Praktikern zugängliche und transparente Ressourcen zur Entwicklung ihrer FinLLMs.

Wir heben besonders die automatischen Datenkuratierungspipelines und die leichtgewichtigen Low-Rank-Anpassungstechniken hervor, die FinGPT auszeichnen. Zudem zeigen wir mehrere potenzielle Anwendungen, die als Vorstufen für Benutzer dienen, darunter Robo-Beratung, algorithmischer Handel und Low-Code-Entwicklung. Mit der Unterstützung von Konfuzio bieten wir wertvolle Einblicke, wie FinLLMs neue Möglichkeiten im Finanzwesen erschließen.

Nur hochwertige, relevante und aktuelle Daten sind wirksam und effizient

Die kontinuierliche Expansion und Evolution der künstlichen Intelligenz wirkt wie ein fruchtbarer Acker für die Verbreitung großer Sprachmodelle, die einen transformatorischen Wandel in der Landschaft der natürlichen Sprachverarbeitung herbeiführen. Diese umfassende Veränderung erobert das Finanzwesen im Sturm und weckt großes Interesse an der Anwendung dieser Modelle. Doch wie wird die künstliche Intelligenz die Zukunft des Finanzwesens prägen? Der Erwerb hochwertiger, relevanter und aktueller Daten stellt dabei das Herzstück für die Entwicklung eines wirksamen und effizienten Open-Source-Finanzsprachmodells dar.

Sprachmodelle im Finanzbereich stehen vor gigantischen Herausforderungen. Wir sammeln Daten, wir verarbeiten Informationen, wir transformieren die Finanzwelt. Diese Herausforderungen reichen von der Beschaffung bis zur Verwaltung von Daten in verschiedenen Formaten und Typen. Der Datenfluss ist wie das Blut in den Adern eines effizienten Finanzmodells – unerlässlich und kontinuierlich. Die Verwaltung von Inkonsistenzen bei der Datenqualität und die Notwendigkeit aktueller Informationen sind wesentliche Anforderungen. Insbesondere die Extraktion historischer oder spezialisierter Finanzdaten gestaltet sich komplex, da sie aus unterschiedlichen Datenmedien wie Webplattformen, APIs, PDF-Dokumenten und Bildern gewonnen werden müssen.

Während proprietäre Modelle wie BloombergGPT exklusiv sind, strebt FinGPT nach Offenheit und Transparenz. Die künstliche Intelligenz schürft Finanzdaten wie Gold, und FinGPT ist der Goldgräber, der die Schätze hebt. Diese neuen Synergien schaffen spannende Möglichkeiten und revolutionieren die Finanzwelt.

Vergleich FinGPT zu BloombergGPT

Im proprietären Bereich nutzen Modelle wie BloombergGPT ihren exklusiven Zugang zu spezialisierten Daten, um finanzspezifische Sprachmodelle zu trainieren. Diese eingeschränkte Zugänglichkeit und die fehlende Transparenz ihrer Datensammlungen und Trainingsprotokolle betonen jedoch die dringende Nachfrage nach einer offenen und inklusiven Alternative. Als Antwort auf diese Nachfrage beobachten wir einen klaren Trend zur Demokratisierung von Finanzdaten im Internetmaßstab innerhalb der Open-Source-Domäne.

In diesem Beitrag nehmen wir die Herausforderungen im Umgang mit Finanzdaten in den Fokus und präsentieren FinGPT, ein umfassendes Open-Source-Framework für Finanzgroßsprachmodelle (FinLLMs). Mit einem datenzentrierten Ansatz betont FinGPT die essenzielle Rolle der Datenerfassung, -bereinigung und -vorbereitung bei der Entwicklung von Open-Source-FinLLMs.

Herausforderungen bei der Verwendung von LLMs im Finanzbereich

Finanzdaten sind nicht nur vielfältig, sondern auch dynamisch und hochgradig zeitkritisch. Sie umfassen eine breite Palette von Quellen, darunter Finanznachrichten, Unternehmensberichte, soziale Medien und Marktindikatoren. Die Datenqualität und -relevanz können stark variieren, was die Herausforderung bei der Verwendung von LLMs im Finanzbereich weiter erhöht.

In Bezug auf die Datenverarbeitung stehen Finanzinstitute vor einer Reihe von Herausforderungen:

  • Heterogenität der Datenquellen – Finanzdaten stammen aus verschiedenen Quellen mit unterschiedlichen Formaten und Strukturen.
  • Zeitliche Sensitivität – Finanzdaten sind äußerst zeitkritisch, und verzögerte Informationen können erhebliche Auswirkungen auf die Entscheidungsfindung haben.
  • Signal-Rausch-Verhältnis – Aufgrund der Vielzahl von Datenquellen und der Flut von Informationen kann das Signal-Rausch-Verhältnis in Finanzdaten niedrig sein, was die Bedeutung der Rauschunterdrückung und -filterung hervorhebt.

Diese Herausforderungen unterstreichen die Bedeutung einer datenzentrierten Herangehensweise bei der Entwicklung von FinLLMs. Eine gründliche Datenvorbereitung und -bereinigung sind entscheidend, um hochwertige Dateninputs für LLMs zu gewährleisten und deren Leistungsfähigkeit im Finanzbereich zu verbessern.

Open-Source-Ansatz für Finanz-LLMs

Die zunehmende Bedeutung von LLMs im Finanzbereich hat ein Interesse an Open-Source-Alternativen geweckt, die einen breiteren Zugang zu Finanzdaten und -modellen ermöglichen. Im Gegensatz zu proprietären Lösungen bieten Open-Source-LLMs eine transparente, zugängliche und anpassbare Plattform für die Entwicklung von Finanzanwendungen und -lösungen.

Der Open-Source-Ansatz bietet mehrere Vorteile:

  • Transparenz – Open-Source-LLMs bieten Einblick in ihren Quellcode und ihre Trainingsdaten, was das Vertrauen in die Modelle erhöht und die Überprüfbarkeit ihrer Leistung ermöglicht.
  • Anpassbarkeit – Durch den Zugriff auf den Quellcode können Entwickler Open-Source-LLMs an spezifische Anforderungen und Use Cases anpassen, was die Flexibilität und Vielseitigkeit der Modelle erhöht.
  • Community-Beitrag – Open-Source-Projekte fördern die Zusammenarbeit und den Wissensaustausch innerhalb der Community, was zu schnelleren Innovationen und Fortschritten führen kann.

Diese Vorteile haben dazu beigetragen, dass Open-Source-LLMs zu einer attraktiven Option für Finanzinstitute und Entwickler geworden sind, die nach skalierbaren und anpassbaren Lösungen suchen.

Architektur von FinGPT

FinGPT ist ein End-to-End-Open-Source-Framework für die Entwicklung von FinLLMs. Es umfasst mehrere Komponenten, die zusammenarbeiten, um hochwertige Finanzsprachmodelle zu erstellen:

  1. Datensourcenschicht – Diese Schicht ist für die Erfassung und Verarbeitung von Finanzdaten aus einer Vielzahl von Quellen verantwortlich. Dazu gehören Finanznachrichten, Unternehmensberichte, soziale Medien und Marktdaten. Die Daten werden kontinuierlich aktualisiert und bereinigt, um qualitativ hochwertige Inputs für das Modell zu gewährleisten.
  2. Datenengineering-Schicht – Diese Schicht konzentriert sich auf die Verarbeitung und Aufbereitung von Finanzdaten für die Verwendung im Modell. Dies umfasst die Bereinigung von Daten, die Extraktion relevanter Informationen und die Vorbereitung von Trainingsdaten für das FinGPT-Modell.
  3. LLMs-Schicht – In dieser Schicht wird das FinGPT-Modell trainiert und verfeinert, um Finanztexte effektiv zu verstehen und zu generieren. Dazu gehören feinabstimmende Techniken wie Transferlernen und Fine-Tuning auf Finanzdaten, um die Leistung des Modells zu optimieren.
  4. Anwendungsschicht – Die Anwendungsschicht umfasst verschiedene Anwendungen und Use Cases für FinGPT im Finanzbereich. Dazu gehören Sentiment-Analyse, Informationsextraktion, Dokumentensuche und mehr. Diese Anwendungen zeigen die Vielseitigkeit und Leistungsfähigkeit von FinGPT im Finanzbereich.

Hauptstruktur des FinGPT-Frameworks

Das FinGPT Framework ist in verschiedene Schichten und Komponenten unterteilt, die zusammen das FinGPT-Framework bilden. Jede Schicht und Komponente hat spezifische Funktionen, die zur Entwicklung und Nutzung von FinLLMs (Finanzgroße Sprachmodelle) beitragen.

Anwendungen (Applications)

Als oberste Ebene zeigt die Anwendungsschicht verschiedene Anwendungen des FinGPT-Modells im Finanzsektor:

  • Robo-Advisor – Personalisierte Finanzberatung.
  • Quantitative Trading – Erzeugung von Handelssignalen für fundierte Handelsentscheidungen.
  • Portfolio Optimization – Optimierung von Anlageportfolios anhand zahlreicher wirtschaftlicher Indikatoren und Investorenprofile.
  • Financial Sentiment Analysis – Bewertung der Stimmung auf verschiedenen Finanzplattformen für aufschlussreiche Anlageberatung.
  • Risk Management – Formulierung effektiver Risikostrategien durch Analyse verschiedener Risikofaktoren.
  • Financial Fraud Detection – Identifizierung potenziell betrügerischer Transaktionsmuster zur Verbesserung der finanziellen Sicherheit.
  • Credit Scoring – Vorhersage der Kreditwürdigkeit anhand finanzieller Daten zur Unterstützung von Kreditentscheidungen.
  • Insolvency Prediction – Vorhersage möglicher Insolvenzen oder Unternehmenspleiten anhand finanzieller und marktwirtschaftlicher Daten.
  • M&A Forecasting – Vorhersage potenzieller Fusionen und Übernahmen durch Analyse von Finanzdaten und Unternehmensprofilen.
  • ESG Scoring – Bewertung der ESG-Kriterien (Umwelt, Soziales, Unternehmensführung) von Unternehmen durch Analyse öffentlicher Berichte und Nachrichtenartikel.
  • Low-Code Development – Unterstützung der Softwareentwicklung durch benutzerfreundliche Schnittstellen, wodurch die Abhängigkeit von traditioneller Programmierung verringert wird. Lesen Sie mehr unter: Wie Low-Code und No-Code Unternehmensprozesse revolutionieren.
  • Financial Education: Dient als KI-Tutor, der komplexe Finanzkonzepte vereinfacht, um die finanzielle Bildung zu verbessern.

LLMs (Large Language Models)

Darunter befindet sich die Schicht für große Sprachmodelle, die in zwei Hauptbereiche unterteilt ist:

Datenverarbeitung (Data Engineering)

Die nächste Schicht konzentriert sich auf die Datenverarbeitung, die die folgenden Schritte umfasst:

  • Data Cleaning – Bereinigung von Daten, um deren Qualität zu gewährleisten.
  • Tokenization – Aufteilung des Textes in kleinere Einheiten oder Tokens.
  • Steamming/Lemmatization – Reduktion von Wörtern auf ihre Grundformen.
  • Feature Extraction – Extraktion relevanter Merkmale aus den Daten.
  • Prompt Engineering – Erstellung effektiver Eingabeaufforderungen, die den Generierungsprozess des Sprachmodells in die gewünschte Richtung lenken.

Datenspeicherung und Integration (Data Warehouse and Integration)

Eine der untersten Schichten befindet sich die Schicht für die Datenspeicherung und -integration:

  • Data Warehouse (Storage) – Speicherung von Daten in einem Data Warehouse.
  • Real-time Data Pipeline APIs – APIs für Echtzeit-Datenpipelines und Streaming-Daten.
  • FinNLP – Werkzeuge und Bibliotheken zur Verarbeitung von Finanztexten.
  • Data Integration – Integration von Daten aus verschiedenen Quellen.

Datenquellen (Data Source)

Die unterste Schichte stellen die verschiedenen Datenquellen dar, die das FinGPT-Framework nutzt:

  • News – Finanznachrichten von Webseiten wie Finnhub, Yahoo Finance, CNBC usw.
  • Social Media – Soziale Medienplattformen wie Twitter, Weibo, Reddit usw.
  • Filings – Unternehmensberichte und regulatorische Meldungen von Plattformen wie SEC, NYSE, NASDAQ usw.
  • Trends – Markttrends von Webseiten wie Google Trends, Seeking Alpha usw.
  • Datasets – Verschiedene Datensätze wie AShare, stocknet-dataset usw.

Insgesamt bietet das Framework ein detailliertes Rahmenwerk, das die Entwicklung und Anwendung von großen Sprachmodellen im Finanzsektor unterstützt, indem es umfassende Datenquellen und fortschrittliche Datenverarbeitungstechniken integriert.

Vorteile von FinGPT

FinGPT bietet eine Reihe von Schlüsselmerkmalen, die es zu einer attraktiven Option für die Entwicklung von FinLLMs machen:

  • Open-Source – FinGPT ist ein Open-Source-Projekt, das kostenlos verfügbar ist und von der Community aktiv weiterentwickelt wird. Dies ermöglicht eine breite Beteiligung und Zusammenarbeit bei der Entwicklung von FinLLMs.
  • Modularität – FinGPT ist modular aufgebaut, was es Entwicklern ermöglicht, einzelne Komponenten nach Bedarf anzupassen und zu erweitern. Dies erleichtert die Integration von FinGPT in vorhandene Systeme und Anwendungen.
  • Skalierbarkeit – FinGPT ist für den Einsatz in groß angelegten Umgebungen konzipiert und kann problemlos auf eine beliebige Anzahl von Datensätzen und Anwendungen skaliert werden. Dies ermöglicht eine effiziente Verarbeitung großer Datenmengen und die Bereitstellung von hochwertigen FinLLMs für verschiedene Anwendungen.
  • Leistungsstark – FinGPT nutzt modernste Technologien und Methoden, um hochwertige FinLLMs zu erstellen, die eine Vielzahl von Finanztexten verstehen und generieren können. Dies ermöglicht eine präzise Analyse und Verarbeitung von Finanzdaten für eine Vielzahl von Anwendungen.

Anwendungen und Fallstudien

Sentiment-Analyse

Eine der Hauptanwendungen von FinGPT ist die Sentiment-Analyse, bei der das Modell verwendet wird, um die Stimmung und Emotionen in Finanztexten zu analysieren und zu bewerten. Dies kann verwendet werden, um Trends und Muster in Finanzmärkten zu identifizieren und Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen zu treffen.

Informationsextraktion

Eine weitere wichtige Anwendung von FinGPT ist die Informationsextraktion, bei der das Modell verwendet wird, um relevante Informationen aus Finanztexten zu extrahieren und zu strukturieren. Dies kann verwendet werden, um wichtige Ereignisse und Ankündigungen auf den Finanzmärkten zu identifizieren und zu analysieren.

Dokumentensuche

FinGPT kann auch für die Dokumentensuche verwendet werden, bei der das Modell verwendet wird, um Finanztexte zu durchsuchen und relevante Dokumente zu identifizieren. Dies kann verwendet werden, um Forschungsmaterialien zu finden, Marktanalysen durchzuführen und Investitionsentscheidungen zu treffen.

Fazit

In diesem Beitrag haben wir FinGPT vorgestellt, ein Open-Source-Framework für die Entwicklung von FinLLMs. Wir haben die Architektur von FinGPT, seine Schlüsselmerkmale und Anwendungen sowie Fallstudien präsentiert. Wir glauben, dass FinGPT ein leistungsstarkes Werkzeug für die Entwicklung von FinLLMs ist und eine breite Palette von Anwendungen und Use Cases im Finanzbereich unterstützen kann. Durch die Kombination von modernsten Technologien und Methoden mit einem Open-Source-Ansatz ermöglicht FinGPT eine effiziente Verarbeitung von Finanzdaten und die Entwicklung hochwertiger FinLLMs für verschiedene Anwendungen und Branchen.

Wir sind zuversichtlich, dass FinGPT einen wesentlichen Beitrag zur Weiterentwicklung der natürlichen Sprachverarbeitung im Finanzbereich leisten wird und neue Möglichkeiten für die Analyse, Verarbeitung und Nutzung von Finanzdaten eröffnet.

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Avatar von Maximilian Schneider

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