FinGPT comme grand modèle de langage FinLLM

Les grands modèles linguistiques (LLM) révolutionnent le traitement du langage naturel dans de nombreux domaines et suscitent un intérêt particulier dans le secteur financier. L'accès à des données financières de haute qualité constitue le premier défi pour les LLM financiers (FinLLM). Les modèles propriétaires comme BloombergGPT bénéficient d'un accès exclusif aux données, mais il y a un besoin urgent d'une alternative open source pour démocratiser les données financières à l'échelle d'Internet.

Dans cet article, nous présentons FinGPT de Yang et al. (2023) un modèle de langage ouvert à grande échelle pour le secteur financier. Contrairement aux modèles propriétaires tels que BloombergGPT, nous privilégions avec FinGPT une approche centrée sur les données et offrons aux chercheurs et aux praticiens des ressources accessibles et transparentes pour développer leurs FinLLM.

Nous mettons particulièrement l'accent sur les pipelines de curation automatique des données et les techniques d'adaptation légères de faible rang qui caractérisent FinGPT. En outre, nous présentons plusieurs applications potentielles qui servent d'étapes préliminaires pour les utilisateurs, notamment le robo-conseil, le trading algorithmique et le développement de code bas. Avec le soutien de Confuzio, nous offrons un aperçu précieux de la manière dont les FinLLM ouvrent de nouvelles possibilités dans le domaine de la finance.

Seules des données de qualité, pertinentes et actuelles sont efficaces et efficientes

L'expansion et l'évolution continues de l'intelligence artificielle agissent comme un champ fertile pour la diffusion de grands modèles linguistiques, qui provoquent un changement transformateur dans le paysage du traitement du langage naturel. Ce vaste changement prend la finance d'assaut et suscite un grand intérêt pour l'application de ces modèles. Mais comment l'intelligence artificielle va-t-elle façonner l'avenir de la finance ? L'acquisition de données de qualité, pertinentes et actualisées constitue à cet égard la pièce maîtresse du développement d'un modèle de langage financier open source efficace et efficient.

Les modèles linguistiques dans le domaine financier sont confrontés à des défis gigantesques. Nous collectons des données, nous traitons des informations, nous transformons le monde de la finance. Ces défis vont de la collecte à la gestion de données de différents formats et types. Le flux de données est comme le sang qui coule dans les veines d'un modèle financier efficace - indispensable et continu. La gestion des incohérences dans la qualité des données et le besoin d'informations actualisées sont des exigences essentielles. En particulier, l'extraction de données financières historiques ou spécialisées s'avère complexe, car elles doivent être extraites de différents supports de données, tels que des plateformes web, des API, des documents PDF et des images.

Alors que les modèles propriétaires comme BloombergGPT sont exclusifs, FinGPT aspire à l'ouverture et à la transparence. L'intelligence artificielle exploite les données financières comme de l'or, et FinGPT est le chercheur d'or qui extrait les trésors. Ces nouvelles synergies créent des opportunités passionnantes et révolutionnent le monde de la finance.

Comparaison FinGPT et BloombergGPT

Dans le domaine propriétaire, des modèles comme BloombergGPT utilisent leur accès exclusif à des données spécialisées pour entraîner des modèles de langage spécifiques à la finance. Cependant, cet accès limité et le manque de transparence de leurs collections de données et de leurs protocoles d'entraînement soulignent la demande urgente d'une alternative ouverte et inclusive. En réponse à cette demande, nous observons une nette tendance à la démocratisation des données financières à l'échelle d'Internet dans le domaine de l'open source.

Dans cet article, nous nous concentrons sur les défis liés au traitement des données financières et présentons FinGPT, un cadre open source complet pour les modèles financiers en langage large (FinLLM). Avec une approche centrée sur les données, FinGPT souligne le rôle essentiel de la collecte, du nettoyage et de la préparation des données dans le développement de FinLLM open source.

Défis liés à l'utilisation des LLM dans le domaine financier

Les données financières ne sont pas seulement variées, elles sont aussi dynamiques et hautement sensibles au facteur temps. Elles englobent un large éventail de sources, notamment les actualités financières, les rapports d'entreprise, les médias sociaux et les indicateurs de marché. La qualité et la pertinence des données peuvent varier considérablement, ce qui accroît encore le défi que représente l'utilisation des LLM dans le domaine financier.

En ce qui concerne le traitement des données, les institutions financières sont confrontées à un certain nombre de défis :

  • Hétérogénéité des sources de données - Les données financières proviennent de différentes sources avec des formats et des structures différents.
  • Sensibilité temporelle - Les données financières sont extrêmement sensibles au facteur temps, et les retards d'information peuvent avoir un impact considérable sur la prise de décision.
  • Rapport signal/bruit - En raison de la multiplicité des sources de données et du flux d'informations, le rapport signal/bruit des données financières peut être faible, ce qui souligne l'importance de la réduction et du filtrage du bruit.

Ces défis soulignent l'importance d'une approche centrée sur les données dans le développement des FinLLM. Une préparation et un nettoyage approfondis des données sont essentiels pour garantir des apports de données de qualité aux LLM et améliorer leurs performances dans le domaine financier.

Approche open source pour les LLM financiers

L'importance croissante des LLM dans le domaine financier a suscité un intérêt pour les alternatives open source qui permettent un accès plus large aux données et aux modèles financiers. Contrairement aux solutions propriétaires, les LLM open source offrent une plateforme transparente, accessible et personnalisable pour le développement d'applications et de solutions financières.

L'approche open source présente plusieurs avantages :

  • Transparence - Les LLM open source offrent un aperçu de leur code source et de leurs données d'entraînement, ce qui augmente la confiance dans les modèles et permet de vérifier leurs performances.
  • Adaptabilité - L'accès au code source permet aux développeurs d'adapter les LLM open source à des besoins et des cas d'utilisation spécifiques, ce qui augmente la flexibilité et la polyvalence des modèles.
  • Contribution de la communauté - Les projets open source encouragent la collaboration et le partage des connaissances au sein de la communauté, ce qui peut conduire à des innovations et des progrès plus rapides.

Ces avantages ont contribué à faire des LLM open source une option attrayante pour les institutions financières et les développeurs à la recherche de solutions évolutives et adaptables.

Architecture de FinGPT

FinGPT est un framework open source de bout en bout pour le développement de FinLLM. Il comprend plusieurs composants qui travaillent ensemble pour créer des modèles de langage financier de haute qualité :

  1. Couche de ressources de données - Cette couche est responsable de la collecte et du traitement des données financières provenant d'une multitude de sources. Il s'agit notamment des actualités financières, des rapports d'entreprise, des médias sociaux et des données de marché. Les données sont continuellement mises à jour et nettoyées afin de garantir des inputs de haute qualité pour le modèle.
  2. Couche d'ingénierie des données - Cette couche se concentre sur le traitement et la préparation des données financières en vue de leur utilisation dans le modèle. Cela comprend le nettoyage des données, l'extraction d'informations pertinentes et la préparation de données d'entraînement pour le modèle FinGPT.
  3. Couche LLMs - Dans cette couche, le modèle FinGPT est entraîné et affiné afin de comprendre et de générer efficacement des textes financiers. Cela comprend des techniques de réglage fin telles que l'apprentissage par transfert et le réglage fin sur les données financières afin d'optimiser les performances du modèle.
  4. Couche application - La couche d'application comprend différentes applications et cas d'utilisation pour FinGPT dans le domaine financier. Il s'agit notamment de l'analyse des sentiments, de l'extraction d'informations, de la recherche de documents, etc. Ces applications montrent la polyvalence et la puissance de FinGPT dans le domaine financier.

Structure principale du cadre FinGPT

Le FinGPT Framework est divisé en différentes couches et composantes qui, ensemble, forment le FinGPT Framework. Chaque couche et composant a des fonctions spécifiques qui contribuent au développement et à l'utilisation des FinLLM (modèles de langage à grande échelle financière).

Applications (Applications)

En tant que niveau supérieur, la couche d'application présente différentes applications du modèle FinGPT dans le secteur financier :

  • Robo-Advisor - Conseils financiers personnalisés.
  • Trading quantitatif - Génération de signaux de trading pour des décisions de trading fondées.
  • Optimisation du portefeuille - Optimisation des portefeuilles d'investissement à l'aide de nombreux indicateurs économiques et de profils d'investisseurs.
  • Analyse du sentiment financier - Évaluation du sentiment sur différentes plates-formes financières pour des conseils d'investissement éclairés.
  • Gestion des risques - Formuler des stratégies de risque efficaces en analysant différents facteurs de risque.
  • Détection des fraudes financières - Identifier les modèles de transactions potentiellement frauduleuses afin d'améliorer la sécurité financière.
  • Scoring de crédit - Prévision de la solvabilité à l'aide de données financières pour soutenir les décisions de crédit.
  • Prévision de l'insolvabilité - Prévoir les faillites potentielles ou les faillites d'entreprises à partir de données financières et de marché.
  • Prévision des fusions et acquisitions - Prévoir les fusions et acquisitions potentielles en analysant les données financières et les profils des entreprises.
  • Scoring ESG - Évaluer les critères ESG (environnementaux, sociaux et de gouvernance) des entreprises en analysant les rapports publics et les articles d'actualité.
  • Développement de code bas - soutenir le développement de logiciels grâce à des interfaces conviviales, ce qui permet de réduire la dépendance à l'égard de la programmation traditionnelle. Pour en savoir plus, voir Comment Low-Code et No-Code révolutionnent les processus d'entreprise.
  • Éducation financière: Sert de tuteur IA qui simplifie les concepts financiers complexes afin d'améliorer l'éducation financière.

LLMs (Large Language Models)

En dessous se trouve la couche des grands modèles linguistiques, divisée en deux zones principales :

Traitement des données (ingénierie des données)

La couche suivante se concentre sur les Traitement des donnéesLa procédure comprend les étapes suivantes :

  • Nettoyage des données - Nettoyage des données afin de garantir leur qualité.
  • Tokenization - Division du texte en unités plus petites ou tokens.
  • Steamming/Lemmatization - Réduction des mots à leurs formes de base.
  • Extraction de caractéristiques - Extraction de caractéristiques pertinentes à partir des données.
  • Ingénierie de la promptitude - Créer des invites efficaces qui orientent le processus de génération du modèle linguistique dans la direction souhaitée.

Stockage et intégration des données (Data Warehouse and Integration)

L'une des couches les plus basses est la couche de stockage et d'intégration des données :

  • Entrepôt de données (stockage) - Stockage de données dans un entrepôt de données.
  • API de pipeline de données en temps réel - API pour les pipelines de données en temps réel et les données en continu.
  • FinNLP - Outils et bibliothèques pour le traitement des textes financiers.
  • Intégration des données - Intégration de données provenant de différentes sources.

Sources de données (Data Source)

La couche la plus basse est constituée par les différentes sources de données utilisées par le framework FinGPT :

  • Actualités - Actualités financières de sites tels que Finnhub, Yahoo Finance, CNBC, etc.
  • Médias sociaux - Plateformes de médias sociaux comme Twitter, Weibo, Reddit, etc.
  • Filings - Rapports d'entreprise et annonces réglementaires de plateformes telles que SEC, NYSE, NASDAQ, etc.
  • Tendances - Tendances du marché provenant de sites web tels que Google Trends, Seeking Alpha, etc.
  • Jeux de données - Différents ensembles de données tels que AShare, stocknet-dataset, etc.

Dans l'ensemble, le cadre fournit un cadre détaillé qui soutient le développement et l'application de grands modèles de langage dans le secteur financier, en intégrant des sources de données complètes et des techniques avancées de traitement des données.

Avantages de FinGPT

FinGPT offre un certain nombre de caractéristiques clés qui en font une option attrayante pour le développement de FinLLM :

  • Open-Source - FinGPT est un projet open source, disponible gratuitement et activement développé par la communauté. Cela permet une large participation et collaboration dans le développement des FinLLM.
  • Modularité - FinGPT a une structure modulaire, ce qui permet aux développeurs d'adapter et d'étendre les différents composants selon les besoins. Cela facilite l'intégration de FinGPT dans les systèmes et applications existants.
  • Évolutivité - FinGPT est conçu pour être utilisé dans des environnements à grande échelle et peut facilement être mis à l'échelle pour un nombre quelconque de jeux de données et d'applications. Cela permet de traiter efficacement de grandes quantités de données et de fournir des FinLLM de haute qualité pour différentes applications.
  • Puissant - FinGPT utilise des technologies et des méthodes de pointe pour créer des FinLLM de haute qualité, capables de comprendre et de générer une grande variété de textes financiers. Cela permet une analyse et un traitement précis des données financières pour une multitude d'applications.

Applications et études de cas

Analyse du sentiment

L'une des principales applications de FinGPT est l'analyse des sentiments, dans laquelle le modèle est utilisé pour analyser et évaluer l'humeur et les émotions dans les textes financiers. Cela peut être utilisé pour identifier les tendances et les modèles dans les marchés financiers et pour faire des prédictions sur les développements futurs.

Extraction d'informations

Une autre application importante de FinGPT est l'extraction d'informations, dans laquelle le modèle est utilisé pour extraire et structurer des informations pertinentes à partir de textes financiers. Cela peut être utilisé pour identifier et analyser les événements et annonces importants sur les marchés financiers.

Recherche de documents

FinGPT peut également être utilisé pour la recherche de documents, dans laquelle le modèle est utilisé pour rechercher des textes financiers et identifier les documents pertinents. Cela peut être utilisé pour trouver des matériaux de recherche, effectuer des analyses de marché et prendre des décisions d'investissement.

Conclusion

Dans cet article, nous avons présenté FinGPT, un framework open source pour le développement de FinLLM. Nous avons présenté l'architecture de FinGPT, ses caractéristiques clés et ses applications, ainsi que des études de cas. Nous pensons que FinGPT est un outil puissant pour le développement de FinLLMs et qu'il peut prendre en charge un large éventail d'applications et de cas d'utilisation dans le domaine financier. En combinant des technologies et des méthodes de pointe avec une approche open source, FinGPT permet de traiter efficacement les données financières et de développer des FinLLM de haute qualité pour diverses applications et secteurs.

Nous sommes convaincus que FinGPT contribuera de manière significative au développement du traitement du langage naturel dans le domaine financier et ouvrira de nouvelles possibilités pour l'analyse, le traitement et l'utilisation des données financières.

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