FinGPT: Open-Source Finance revolutioniert die Finanzwelt mit datenzentriertem Ansatz

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Matt Popovic

Published on 17.8.2023

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Warum FinGPT?

Die Finanzlandschaft ist äußerst dynamisch, was es schwierig macht, mit den ständigen Veränderungen Schritt zu halten. Traditionelle Methoden, um LLMs mit einem gemischten Datensatz aus Finanz- und allgemeinen Datenquellen neu zu trainieren, können kostspielig und zeitaufwändig sein. BloombergGPT, ein weiteres LLM, erfordert zum Beispiel etwa 1,3 Millionen GPU-Stunden für das Neutraining, was rund 5 Millionen US-Dollar kostet. Dadurch ist es praktisch unmöglich, ein LLM-Modell jeden Monat oder jede Woche neu zu trainieren.

FinGPT stellt eine zugänglichere Alternative dar. Es legt den Schwerpunkt auf leichte Anpassung, indem es die Stärken einiger der besten verfügbaren Open-Source-LLMs nutzt. Diese Modelle werden dann mit finanziellen Daten gefüttert und für das finanzielle Sprachmodellieren feinabgestimmt. Die Kosten für die Anpassung fallen deutlich geringer aus und werden auf weniger als 300 US-Dollar pro Training geschätzt, was FinGPT zu einer kostengünstigen Lösung macht.

Wie FinGPT funktioniert:

Während wir unsere Erkundung von FinGPT fortsetzen, wollen wir uns tiefer mit seinen technischen Aspekten befassen. FinGPT basiert auf Open-Source-LLMs, die für das finanzielle Sprachmodellieren mit finanziellen Daten feinabgestimmt werden. Dieser Prozess wird durch die Verwendung von Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), einer Technologie, die es dem Modell ermöglicht, individuelle Präferenzen zu erlernen, ermöglicht.

• Ein entscheidender Aspekt von FinGPT ist seine Konzentration auf datenzentrierte Finanzdaten im Internetmaßstab. Dadurch sind aktuelle Aktualisierungen (monatlich oder wöchentlich) mithilfe einer automatischen Datenkurationspipeline möglich. Im Gegensatz zu BloombergGPT, das privilegierten Datenzugriff und APIs hat, ist FinGPT zugänglicher und legt den Schwerpunkt auf leichte Anpassung.

• Eine weitere der wichtigsten Stärken von FinGPT ist seine Fähigkeit, sich schnell neuen Daten anzupassen. Dies wird durch seinen Ansatz der leichten Anpassung ermöglicht, der die Schulungskosten erheblich reduziert. Dies macht FinGPT nicht nur zu einem leistungsfähigen Werkzeug in der Finanzbranche, sondern auch zu einer kostengünstigen Lösung.

• FinGPT priorisiert auch die datenzentrierten Finanzdaten im Internetmaßstab. Dies wird durch eine automatische Datenkurationspipeline ermöglicht, die aktuelle Aktualisierungen ermöglicht. Diese Funktion hebt FinGPT von anderen LLMs ab und macht es zu einer zugänglicheren Alternative.

Die Schlüsseltechnologie hinter FinGPT ist "RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)". Diese Technologie, die in BloombergGPT fehlt, ermöglicht es einem LLM-Modell, individuelle Präferenzen wie Risikovermeidungsgrad, Anlagegewohnheiten und personalisierten Robo-Advisor zu erlernen. Dies ist die "geheime" Zutat von ChatGPT und GPT4, was FinGPT zu einem leistungsstarken Werkzeug in der Finanzbranche macht.

FinGPT-Demos: Eine detaillierte Anleitung

FinGPT bietet mehrere Demos, um seine Fähigkeiten zu präsentieren und eine praktische Anleitung für Benutzer anzubieten. Diese Demos sollen zeigen, wie man sein eigenes FinGPT-Modell in verschiedenen Finanzmärkten trainieren kann. Tauchen wir in die Details dieser Demos ein.

FinGPT V1: Chinesischer Finanzmarkt mit ChatGLM und LoRA

Die erste Demo, FinGPT V1, konzentriert sich auf den chinesischen Finanzmarkt. Dabei werden ChatGLM und LoRA (Low-Rank Adaptation) verwendet, um das FinGPT-Modell zu trainieren. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Verwendung:

1. Umgebung einrichten: Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie die erforderlichen Pakete installiert haben. Dies können Sie tun, indem Sie den Befehl pip install -r requirements.txt in Ihrem Terminal ausführen.

2. Importieren der erforderlichen Module: Importieren Sie die erforderlichen Module für das Training des Modells. Dazu gehören FinGPT, ChatGLM und LoRA unter anderem.

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

3. Initialisieren des Modells: Initialisieren Sie das FinGPT-Modell mit den gewünschten Parametern.

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

4. Modell trainieren: Trainieren Sie das Modell mithilfe von ChatGLM und LoRA.

model.train(ChatGLM, LoRA)

5. Modell speichern: Nach dem Training speichern Sie das Modell für zukünftige Verwendung.

model.save("fingpt_v1.pth")

FinGPT V2: Amerikanischer Finanzmarkt mit LLaMA und LoRA

Die zweite Demo, FinGPT V2, konzentriert sich auf den amerikanischen Finanzmarkt. Dabei werden LLaMA und LoRA für das Training des FinGPT-Modells verwendet. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Verwendung:

1. Umgebung einrichten: Wie bei der ersten Demo stellen Sie sicher, dass Sie die erforderlichen Pakete installiert haben.

2. Importieren der erforderlichen Module: Importieren Sie die erforderlichen Module für das Training des Modells. Dazu gehören FinGPT, LLaMA und LoRA unter anderem.

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

3. Initialisieren des Modells: Initialisieren Sie das FinGPT-Modell mit den gewünschten Parametern.

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

Bitte geben Sie die deutsche Übersetzung für diese Markdown-Datei an, ohne den eingebetteten Code zu übersetzen:

## Herzlich willkommen bei FinGPT!
 
FinGPT ist ein bahnbrechendes Tool für die Finanzanalyse, das auf dem Einsatz von Transformer-Modellen und der Technologie des Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) basiert. In diesem Artikel werden wir Ihnen einen Überblick über FinGPT geben und Ihnen zeigen, wie Sie Ihr eigenes FinGPT-Modell trainieren können.
 
## FinGPT - Ein Datenzentriertes Tool
 
FinGPT wurde vom AI4Finance Foundation entwickelt und hat das Ziel, die Finanzanalyse zugänglicher und transparenter zu machen. Es nutzt die Stärken von Open-Source-Large-Language-Modellen (LLMs) und ermöglicht die Anpassung dieser Modelle an spezifische Finanzdaten.
 
## Wie kann ich ein FinGPT-Modell trainieren?
 
Das Trainieren eines FinGPT-Modells besteht aus mehreren Schritten:
 
1. **Datenvorbereitung**: Zuerst müssen Sie Ihre Finanzdaten vorbereiten, indem Sie sie in ein geeignetes Format konvertieren. Sie können verschiedene Finanzdatensätze verwenden, um Ihr Modell mit unterschiedlichen Finanzdaten zu trainieren.
 
2. **Datenvorverarbeitung**: Nach der Datenvorbereitung müssen Sie Ihre Daten vorverarbeiten, indem Sie sie in tokenisierter Form in Ihrem Modell verwenden. Sie können die Tokenisierungsbibliothek von Hugging Face verwenden, um diese Aufgabe zu erledigen.
 
3. **Modelkonfiguration**: Als nächstes müssen Sie Ihre Modellkonfiguration festlegen. Hier können Sie verschiedene Hyperparameter festlegen, wie z.B. die Anzahl der Köpfe und die Dimension der versteckten Schichten. Zum Beispiel:
 
```python
model = FinGPT(num_heads=12)

4. Modelltrainierung: Trainieren Sie das Modell mithilfe von LLaMA und LoRA.

model.train(LLaMA, LoRA)

5. Modell speichern: Nach dem Training speichern Sie das Modell für zukünftige Verwendung.

model.save("fingpt_v2.pth")

Diese Demos bieten Ihnen eine praktische Anleitung zum Trainieren Ihres eigenen FinGPT-Modells. Indem Sie diesen Schritten folgen, können Sie die Leistungsfähigkeit von FinGPT nutzen, um Finanzmärkte zu analysieren und Vorhersagen zu treffen.

Fazit

Wir hoffen, dass Ihnen dieser Artikel ein umfassendes Verständnis von FinGPT und seinem Potenzial bietet, die Finanzbranche zu revolutionieren. Bleiben Sie dran für weitere Einblicke in die Welt der Open-Source-Finanzierung!

FAQs

Bei diesem Abschluss unserer Erkundung von FinGPT gehen wir auf einige häufig gestellte Fragen zu diesem bahnbrechenden Tool ein.

Was ist FinGPT?

FinGPT ist ein datenzentriertes Tool, das von der AI4Finance Foundation entwickelt wurde. Es macht Finanzdaten für Large-Language-Modelle (LLMs) zugänglich und bietet eine Open-Source-Lösung für die Open Finance.

Wie funktioniert FinGPT?

FinGPT funktioniert, indem es die Stärken einiger der besten verfügbaren Open-Source-LLMs nutzt. Diese Modelle werden mit Finanzdaten gefüttert und für das sprachliche Modellieren im Finanzbereich feinabgestimmt. Die Schlüsseltechnologie hinter FinGPT ist RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), mit der das Modell individuelle Vorlieben erlernen kann.

Was unterscheidet FinGPT von anderen LLMs?

FinGPT zeichnet sich durch seinen Fokus auf die Demokratisierung von Finanzdaten im Internet und seine einzigartige RLHF-Technologie aus. Es bietet auch eine kosteneffektive Lösung, bei der die Kosten für die Anpassung auf weniger als 300 US-Dollar pro Training geschätzt werden.