FinGPT:開放金融 + GPT

FinGPT:開放金融 + GPT

不要指望華爾街開源 LLM 或開放 API。在 FinNLP 使大型語言模型 (LLM) 的財務數據民主化

為什麼選擇 FinGPT?

1.金融是高度動態的。BloombergGPT 使用金融和一般數據源的混合數據集重新訓練 LLM,這太昂貴了(130 萬個 GPU 小時,成本約為 500 萬美元)。每個月或每週重新訓練 LLM 模型的成本很高,因此輕量級適應在金融領域非常受歡迎。

2.使互聯網規模的金融數據民主化至關重要,這應該允許使用自動數據管理管道及時更新(每月或每週更新)。但是,BloombergGPT 擁有特權數據訪問和 API。

3.關鍵技術是“RLHF(Reinforcement learning from human feedback)”,這是BloombergGPT所缺少的。RLHF 使 LLM 模型能夠學習個人偏好(風險規避水平、投資習慣、個性化機器人顧問等),這是 ChatGPT 和 GPT4 的“秘密”成分。

消息

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介紹

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PromptNet 類比ImageNet和WordNet,構建PromptNet很關鍵。

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