FinGPT como gran modelo lingüístico FinLLM

Los grandes modelos lingüísticos (LLM) están revolucionando el procesamiento del lenguaje natural en numerosos ámbitos y despiertan gran interés en el sector financiero en particular. El acceso a datos financieros de alta calidad es el primer reto para los LLM financieros (FinLLM). Modelos propietarios como BloombergGPT se benefician de un acceso exclusivo a los datos, pero urge encontrar una alternativa de código abierto para democratizar los datos financieros a escala de Internet.

En este artículo presentamos FinGPT de Yang et al. (2023) un modelo lingüístico a gran escala de código abierto para el sector financiero. A diferencia de modelos patentados como BloombergGPT, FinGPT adopta un enfoque centrado en los datos y ofrece a investigadores y profesionales recursos accesibles y transparentes para desarrollar sus FinLLM.

Destacamos en particular los procesos automáticos de curación de datos y las técnicas ligeras de adaptación de bajo rango que caracterizan a FinGPT. También mostramos varias aplicaciones potenciales que sirven de precursoras para los usuarios, como el robo-asesoramiento, el comercio algorítmico y el desarrollo de bajo código. Con el apoyo de Konfuzio, ofrecemos información valiosa sobre cómo las FinLLM están abriendo nuevas oportunidades en las finanzas.

Sólo los datos de alta calidad, pertinentes y actualizados son eficaces y eficientes

La continua expansión y evolución de la inteligencia artificial está actuando como un campo fértil para la proliferación de grandes modelos lingüísticos que están provocando un cambio transformador en el panorama del procesamiento del lenguaje natural. Este cambio radical está arrasando el sector financiero y está despertando un gran interés por la aplicación de estos modelos. Pero, ¿cómo determinará la inteligencia artificial el futuro de las finanzas? Adquirir datos de alta calidad, pertinentes y actualizados es la clave para desarrollar un modelo de lenguaje financiero de código abierto eficaz y eficiente.

Los modelos lingüísticos del sector financiero se enfrentan a grandes retos. Recopilamos datos, procesamos información, transformamos el mundo de las finanzas. Estos retos van desde la obtención hasta la gestión de datos en diversos formatos y tipos. El flujo de datos es como la sangre en las venas de un modelo financiero eficiente: esencial y continuo. La gestión de las incoherencias en la calidad de los datos y la necesidad de disponer de información actualizada son requisitos esenciales. La extracción de datos financieros históricos o especializados es especialmente compleja, ya que debe obtenerse de distintos soportes de datos, como plataformas web, API, documentos PDF e imágenes.

Mientras que los modelos patentados como BloombergGPT son exclusivos, FinGPT lucha por la apertura y la transparencia. La inteligencia artificial extrae datos financieros como si fueran oro, y FinGPT es el buscador de oro que desentierra los tesoros. Estas nuevas sinergias están creando oportunidades apasionantes y revolucionando el mundo de las finanzas.

Comparación FinGPT con BloombergGPT

En el espacio propietario, modelos como BloombergGPT utilizan su acceso exclusivo a datos especializados para entrenar modelos de lenguaje financiero. Sin embargo, esta accesibilidad limitada y la falta de transparencia de sus recopilaciones de datos y protocolos de entrenamiento ponen de relieve la urgente demanda de una alternativa abierta e inclusiva. En respuesta a esta demanda, observamos una clara tendencia hacia la democratización de los datos financieros a escala de Internet en el ámbito del código abierto.

En este artículo, nos centramos en los retos que plantea el tratamiento de datos financieros y presentamos FinGPT, un completo marco de código abierto para modelos de lenguaje financiero a gran escala (FinLLM). Con un enfoque centrado en los datos, FinGPT hace hincapié en el papel esencial de la recopilación, limpieza y preparación de datos en el desarrollo de FinLLM de código abierto.

Retos en el uso de los LLM en el sector financiero

Los datos financieros no sólo son variados, sino también dinámicos y muy urgentes. Incluyen una amplia gama de fuentes, como noticias financieras, informes corporativos, medios sociales e indicadores de mercado. La calidad y relevancia de los datos puede variar enormemente, lo que aumenta aún más el reto de utilizar LLM en finanzas.

Las instituciones financieras se enfrentan a una serie de retos en lo que respecta al tratamiento de datos:

  • Heterogeneidad de las fuentes de datos - Los datos financieros proceden de diversas fuentes con formatos y estructuras diferentes.
  • Sensibilidad temporal - Los datos financieros son extremadamente críticos en cuanto al tiempo y el retraso de la información puede tener un impacto significativo en la toma de decisiones.
  • Relación señal/ruido - Debido a la variedad de fuentes de datos y a la avalancha de información, la relación señal-ruido en los datos financieros puede ser baja, lo que subraya la importancia de la supresión y el filtrado del ruido.

Estos retos subrayan la importancia de un enfoque centrado en los datos para el desarrollo de los FinLLM. Una preparación y depuración minuciosas de los datos son cruciales para garantizar una entrada de datos de alta calidad para los LLM y mejorar su rendimiento financiero.

Enfoque de código abierto para los LLM financieros

La creciente importancia de los LLM en el sector financiero ha despertado el interés por las alternativas de código abierto que proporcionan un acceso más amplio a los datos y modelos financieros. A diferencia de las soluciones propietarias, los LLM de código abierto ofrecen una plataforma transparente, accesible y personalizable para el desarrollo de aplicaciones y soluciones financieras.

El enfoque de código abierto ofrece varias ventajas:

  • Transparencia - Los LLM de código abierto permiten conocer su código fuente y sus datos de entrenamiento, lo que aumenta la confianza en los modelos y permite verificar su rendimiento.
  • Adaptabilidad - Al acceder al código fuente, los desarrolladores pueden adaptar los LLM de código abierto a requisitos y casos de uso específicos, lo que aumenta la flexibilidad y versatilidad de los modelos.
  • Contribución comunitaria - Los proyectos de código abierto fomentan la colaboración y el intercambio de conocimientos dentro de la comunidad, lo que puede acelerar la innovación y el progreso.

Estas ventajas han contribuido a hacer de los LLM de código abierto una opción atractiva para las instituciones financieras y los desarrolladores que buscan soluciones escalables y personalizables.

Arquitectura de FinGPT

FinGPT es un marco integral de código abierto para el desarrollo de FinLLM. Está formado por varios componentes que trabajan juntos para crear modelos de lenguaje financiero de alta calidad:

  1. Capa de recursos de datos - Esta capa se encarga de recopilar y procesar datos financieros de diversas fuentes. Esto incluye noticias financieras, informes de empresas, redes sociales y datos de mercado. Los datos se actualizan y depuran continuamente para garantizar la calidad de los datos de entrada del modelo.
  2. Capa de ingeniería de datos - Esta capa se centra en el tratamiento y la preparación de los datos financieros para su uso en el modelo. Esto incluye la limpieza de datos, la extracción de información relevante y la preparación de datos de entrenamiento para el modelo FinGPT.
  3. Capa LLM - En esta capa, el modelo FinGPT se entrena y perfecciona para comprender y generar textos financieros con eficacia. Esto incluye técnicas de perfeccionamiento como el aprendizaje por transferencia y el ajuste fino sobre datos financieros para optimizar el rendimiento del modelo.
  4. Capa de aplicación - La capa de aplicación comprende diversas aplicaciones y casos de uso de FinGPT en el sector financiero. Entre ellas se incluyen el análisis de opiniones, la extracción de información y la búsqueda de documentos, entre otras. Estas aplicaciones demuestran la versatilidad y el rendimiento de FinGPT en el sector financiero.

Estructura principal del marco FinGPT

El Marco FinGPT se divide en diferentes capas y componentes, que juntos forman el Marco FinGPT. Cada capa y componente tiene funciones específicas que contribuyen al desarrollo y uso de los FinLLM (modelos de lenguaje financiero).

Aplicaciones

En el nivel superior, la capa de aplicación muestra diversas aplicaciones del modelo FinGPT en el sector financiero:

  • Robo-Advisor - Asesoramiento financiero personalizado.
  • Comercio cuantitativo - Generación de señales de negociación para tomar decisiones de negociación bien fundadas.
  • Optimización de la cartera - Optimización de carteras de inversión en función de numerosos indicadores económicos y perfiles de inversores.
  • Análisis del sentimiento financiero - Evaluación del sentimiento en diversas plataformas financieras para un asesoramiento de inversión perspicaz.
  • Gestión de riesgos - Formulación de estrategias de riesgo eficaces mediante el análisis de diversos factores de riesgo.
  • Detección del fraude financiero - Identificación de patrones de transacciones potencialmente fraudulentas para mejorar la seguridad financiera.
  • Calificación crediticia - Predicción de la solvencia crediticia basada en datos financieros para respaldar las decisiones de crédito.
  • Predicción de insolvencia - Predicción de posibles insolvencias o quiebras de empresas a partir de datos financieros y de mercado.
  • Previsión de fusiones y adquisiciones - Predecir posibles fusiones y adquisiciones analizando datos financieros y perfiles de empresas.
  • Puntuación ESG - Evaluación de los criterios ASG (medioambientales, sociales y de gobernanza) de las empresas mediante el análisis de informes públicos y artículos de prensa.
  • Desarrollo de bajo código - Apoye el desarrollo de software mediante interfaces fáciles de usar, reduciendo la dependencia de la programación tradicional. Más información en: Cómo el low-code y el no-code revolucionan los procesos empresariales.
  • Educación financieraSirve de tutor de inteligencia artificial que simplifica conceptos financieros complejos para mejorar los conocimientos financieros.

LLM (grandes modelos lingüísticos)

Debajo se encuentra la capa para los grandes modelos lingüísticos, que se divide en dos áreas principales:

Procesamiento de datos (Ingeniería de datos)

La siguiente capa se centra en la Tratamiento de datosque comprende los siguientes pasos:

  • Limpieza de datos - Depuración de datos para garantizar su calidad.
  • Tokenización - División del texto en unidades más pequeñas o fichas.
  • Vaporización/Lematización - Reducción de las palabras a sus formas básicas.
  • Extracción de características - Extracción de características relevantes de los datos.
  • Ingeniería Prompt - Creación de avisos eficaces que guíen el proceso de generación del modelo lingüístico en la dirección deseada.

Almacenamiento e integración de datos (Data Warehouse and Integration)

Una de las capas más bajas es la de almacenamiento e integración de datos:

  • Almacén de datos (almacenamiento) - Almacenamiento de datos en un almacén de datos.
  • API de canalización de datos en tiempo real - API para canalizaciones de datos en tiempo real y flujo de datos.
  • FinNLP - Herramientas y bibliotecas para el tratamiento de textos financieros.
  • Integración de datos - Integración de datos de distintas fuentes.

Fuentes de datos (Data Source)

La capa más baja está representada por las distintas fuentes de datos utilizadas por el marco FinGPT:

  • Noticias - Noticias financieras de sitios web como Finnhub, Yahoo Finanzas, CNBC, etc.
  • Redes sociales - Plataformas de medios sociales como Twitter, Weibo, Reddit, etc.
  • Archivos - Informes de empresas y archivos normativos de plataformas como SEC, NYSE, NASDAQ, etc.
  • Tendencias - Tendencias de mercado de sitios web como Google Trends, Seeking Alpha, etc.
  • Conjuntos de datos - Varios conjuntos de datos, como AShare, stocknet-dataset, etc.

En conjunto, el marco proporciona un marco detallado que apoya el desarrollo y la aplicación de modelos lingüísticos a gran escala en el sector financiero mediante la integración de fuentes de datos exhaustivas y técnicas avanzadas de tratamiento de datos.

Ventajas de FinGPT

FinGPT ofrece una serie de características clave que lo convierten en una opción atractiva para el desarrollo de FinLLM:

  • Código abierto - FinGPT es un proyecto de código abierto disponible gratuitamente y desarrollado activamente por la comunidad. Esto permite una amplia participación y colaboración en el desarrollo de FinLLM.
  • Modularidad - FinGPT tiene una estructura modular, que permite a los desarrolladores personalizar y ampliar los componentes individuales según sea necesario. Esto facilita la integración de FinGPT en los sistemas y aplicaciones existentes.
  • Escalabilidad - FinGPT está diseñado para su uso en entornos a gran escala y puede escalarse fácilmente a cualquier número de conjuntos de datos y aplicaciones. Esto permite procesar con eficacia grandes cantidades de datos y ofrecer FinLLM de alta calidad para diversas aplicaciones.
  • Potente - FinGPT utiliza tecnologías y métodos de vanguardia para crear FinLLM de alta calidad capaces de comprender y generar una gran variedad de textos financieros. Esto permite analizar y procesar con precisión datos financieros para diversas aplicaciones.

Aplicaciones y casos prácticos

Análisis del sentimiento

Una de las principales aplicaciones de FinGPT es el análisis de sentimientos, en el que el modelo se utiliza para analizar y evaluar sentimientos y emociones en textos financieros. Esto puede utilizarse para identificar tendencias y patrones en los mercados financieros y hacer predicciones sobre la evolución futura.

Extracción de información

Otra aplicación importante de FinGPT es la extracción de información, en la que el modelo se utiliza para extraer y estructurar información relevante de textos financieros. Puede utilizarse para identificar y analizar acontecimientos y anuncios importantes en los mercados financieros.

Búsqueda de documentos

FinGPT también puede utilizarse para la recuperación de documentos, donde el modelo se utiliza para buscar textos financieros e identificar documentos relevantes. Esto puede utilizarse para encontrar material de investigación, realizar análisis de mercado y tomar decisiones de inversión.

Conclusión

En este artículo, presentamos FinGPT, un marco de código abierto para el desarrollo de FinLLMs. Hemos presentado la arquitectura de FinGPT, sus principales características y aplicaciones, así como casos prácticos. Creemos que FinGPT es una potente herramienta para el desarrollo de FinLLMs y que puede dar soporte a una amplia gama de aplicaciones y casos de uso en el sector financiero. Al combinar las tecnologías y metodologías más avanzadas con un enfoque de código abierto, FinGPT permite un procesamiento eficiente de los datos financieros y el desarrollo de FinLLM de alta calidad para diversas aplicaciones e industrias.

Confiamos en que FinGPT contribuya significativamente al desarrollo del procesamiento del lenguaje natural en el sector financiero y abra nuevas posibilidades de análisis, tratamiento y uso de datos financieros.

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