FinGPT: データ中心のアプローチでオープンソース・ファイナンスを革新
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- Matt Popovic
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なぜFinGPTを使うのか？
財務の世界は非常にダイナミックであり、常に変化しているため、対応するのは困難です。財務データと一般的なデータソースのミックスデータセットを使用してLLMsの再トレーニングを行う従来の方法は、コストがかかり時間がかかることがあります。例えば、別のLLMであるBloombergGPTは約1,300万GPU時間が必要で、コストは約500万ドルかかります。これは、毎月または毎週LLMモデルを再トレーニングすることを実用的にできなくします。
FinGPTは、よりアクセス可能な代替案を提供します。軽量な適応を優先し、最高のオープンソースLLMsを活用するように設計されています。これらのモデルは財務データでフィードされ、財務言語モデルのために調整されます。適応のコストは大幅に低減され、トレーニングごとに約300ドル以下と見積もられているため、FinGPTは費用対効果の高いソリューションになります。
FinGPTの動作方法：
FinGPTの技術的な側面について探求し続けながら、今回はさらに詳しく説明します。FinGPTは、財務データで財務言語モデルのために調整されたオープンソースLLMsの基盤の上に構築されています。このプロセスは、人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）の使用によって可能になります。これにより、モデルは個々の好みを学ぶことができます。
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FinGPTの重要な点の1つは、オープンソースのインターネット規模の財務データに焦点を当てていることです。これにより、自動データキュレーションパイプラインを使用して毎月または毎週時に更新できます。特権的なデータアクセスとAPIを持つBloombergGPTとは異なり、FinGPTはよりアクセス可能で、軽量な適応を優先します。
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FinGPTのもう1つの主要な強みは、新しいデータに素早く適応できることです。これは、トレーニングのコストを大幅に削減する軽量な適応アプローチによって可能になります。これにより、FinGPTは財務産業で強力なツールだけでなく、費用対効果の高いソリューションになります。
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FinGPTはインターネット規模の財務データに優先します。これは、自動データキュレーションパイプラインを介して可能になり、時遅れな更新が可能になります。この機能は、FinGPTを他のLLMsから区別する特徴であり、よりアクセス可能な代替案になります。
FinGPTのキーテクノロジーは「RLHF（人間からのフィードバックによる強化学習）」です。この技術は、BloombergGPTに欠けているものであり、LLMモデルがリスク回避水準、投資習慣、そしてパーソナライズされたロボアドバイザーなどの個人の好みを学ぶことを可能にします。これがChatGPTとGPT4の「秘密の」一部であり、FinGPTを財務産業で強力なツールにします。
FinGPTデモ：詳細な説明
FinGPTには、その機能を示し、使用者に実践的なガイドを提供するためのいくつかのデモが用意されています。これらのデモは、異なる金融市場で自分自身のFinGPTモデルをトレーニングする方法を示すために設計されています。これらのデモの詳細について説明しましょう。
FinGPT V1：中国の金融市場におけるChatGLMとLoRA
最初のデモであるFinGPT V1は、中国の金融市場に焦点を当てています。 ChatGLMとLoRA（Low-Rank Adaptation）を使用してFinGPTモデルをトレーニングしています。以下は、その使用方法の手順についての詳細です。
- 環境を設定する:始める前に、必要なパッケージがインストールされていることを確認してください。ターミナルで
pip install -r requirements.txtコマンドを実行すること
model = FinGPT(
num_tokens=50257,
dim=768,
depth=12,
heads=12,
)- モデルを訓練する: ChatGLMとLoRAを使用してモデルを訓練します。
model.train(ChatGLM, LoRA)- モデルを保存する: 訓練後、将来使用するためにモデルを保存します。
model.save("fingpt_v1.pth")FinGPT V2：LLaMAとLoRAを使用した米国金融市場
2番目のデモであるFinGPT V2は、アメリカ金融市場に焦点を当てています。LLaMAとLoRAを使用してFinGPTモデルを訓練します。以下は、使用方法のステップバイステップガイドです。
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環境の設定: 1つ目のデモと同様に、必要なパッケージがインストールされていることを確認してください。
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必要なモジュールのインポート: モデルを訓練するための必要なモジュールをインポートします。これには、FinGPT、LLaMA、LoRAなどが含まれます。
from fingpt import FinGPT
from llama import LLaMA
from lora import LoRA- モデルを初期化する: 希望のパラメータでFinGPTモデルを初期化します。
model = FinGPT(
num_tokens=50257,
dim=768,
depth=12,
heads=12,
)- モデルを訓練する: LLaMAとLoRAを使用してモデルを訓練します。
model.train(LLaMA, LoRA)- モデルを保存する: 訓練後、将来使用するためにモデルを保存します。
model.save("fingpt_v2.pth")これらのデモは、独自のFinGPTモデルを訓練する方法についての実践的なガイドを提供します。これらのステップに従うことで、FinGPTの力を活用して金融市場を分析および予測することができます。
結論
この記事が FinGPT についての包括的な理解と、金融業界を革新する可能性を提供できたことを願っています。オープンソースファイナンスの世界に関するインサイトをお楽しみください！
FAQ
FinGPT を探求するのにあたり、この革新的なツールに関するよくある質問について取り上げてみましょう。
FinGPT とは何ですか？
FinGPT は AI4Finance Foundation によって開発されたデータ中心のツールで、大規模言語モデル（LLM）向けの金融データを民主化し、オープンファイナンスのオープンソースソリューションを提供します。
FinGPT はどのように機能しますか？
FinGPT は、最高のオープンソース LLM の強みを活用して機能します。これらのモデルは金融データで訓練され、金融言語モデリングのためにチューニングされます。FinGPT の主な技術は RLHF（人間のフィードバックからの強化学習）であり、モデルが個人の嗜好を学習することを可能にします。
FinGPT は他の LLM とどう違いますか？
FinGPT は、インターネットスケールの金融データを民主化することと独自の RLHF テクノロジーに焦点を当てているため、他の LLM とは異なります。また、適応のコストはトレーニングごとに 300 ドル未満と、費用効果の高いソリューションも提供しています。