FinGPT

FinGPT: Open-Source Finanzielle Large Language Models

Was ist FinGPT? FinGPT ist ein Open-Source finanzielles Large Language Model (LLM), das entwickelt wurde, um den Zugang zu Finanzdaten und -analysen zu demokratisieren. Im Gegensatz zu proprietären Modellen wie BloombergGPT priorisiert FinGPT die Zugänglichkeit und Anpassungsfähigkeit, sodass Benutzer das Modell mit neuen Daten für zeitnahe Markteinblicke feinabstimmen können.

Hauptmerkmale:

• Open-Source: Bietet eine zugängliche Alternative zu proprietären finanziellen LLMs.
• Anpassbar: Ermöglicht eine schnelle Feinabstimmung zur Integration neuer Daten, die weniger als 300 US-Dollar pro Feinabstimmung kostet.
• RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback): Integriert RLHF, um individuelle Präferenzen zu erlernen, ähnlich wie bei ChatGPT und GPT-4.

FinGPT-Forecaster

FinGPT bietet ein Tool zur Finanzstimmungsanalyse. Mit diesem Tool können Benutzer eine fundierte Analyse eines Unternehmens und eine Vorhersage für die Aktienkursbewegung der nächsten Woche erhalten.

Um den FinGPT-Forecaster zu verwenden, muss der Benutzer Folgendes angeben:

• Ticker-Symbol (z. B. AAPL, MSFT, NVDA)
• Der Tag, ab dem die Vorhersage erfolgen soll (jjjj-mm-tt)
• Die Anzahl der vergangenen Wochen, in denen Marktnachrichten abgerufen werden
• Ob die neuesten grundlegenden Finanzdaten als zusätzliche Informationen hinzugefügt werden sollen

FinGPT V3 für Finanzstimmungsanalyse

Die FinGPT V3-Serie sind LLMs, die mit der LoRA-Methode auf dem Datensatz zur Nachrichten- und Tweet-Stimmungsanalyse feinabgestimmt wurden und die besten Ergebnisse bei den meisten Datensätzen zur Finanzstimmungsanalyse mit geringen Kosten erzielen.

FinGPT v3.3 verwendet llama2-13b als Basismodell; FinGPT v3.2 verwendet llama2-7b als Basismodell; FinGPT v3.1 verwendet chatglm2-6B als Basismodell.

Wie funktioniert FinGPT?

FinGPT arbeitet mit einem Full-Stack-Framework mit fünf Schichten:

1. Data Source Layer: Gewährleistet eine umfassende Marktabdeckung durch Echtzeit-Informationserfassung.
2. Data Engineering Layer: Verarbeitet Echtzeit-NLP-Daten und bewältigt die Herausforderungen der zeitlichen Sensitivität und des niedrigen Signal-Rausch-Verhältnisses.
3. LLMs Layer: Wendet Feinabstimmungsmethoden wie LoRA an, um sich an die dynamische Natur der Finanzdaten anzupassen.
4. Task Layer: Führt grundlegende Aufgaben aus, die als Benchmarks für Leistungsbewertungen dienen.
5. Application Layer: Präsentiert praktische Anwendungen und Demos von FinGPT im Finanzsektor.

Open-Source-Basismodelle, die in FinGPT verwendet werden:

• Llama-2
• Falcon
• MPT
• Bloom
• ChatGLM2
• Qwen
• InternLM

Für wen ist FinGPT gedacht?

FinGPT ist konzipiert für:

• Finanzanalysten und -forscher: Die Tools für Stimmungsanalyse, Finanzprognosen und Risikoanalyse suchen.
• Entwickler: Die KI-gestützte Finanzanwendungen und Robo-Advisors entwickeln.
• Institutionen: Die darauf abzielen, Open-Source-LLMs für die Finanzdatenanalyse und Marktüberwachung zu nutzen.

Warum FinGPT wählen?

• Demokratisierung von Finanzdaten: Bietet eine zugängliche Alternative zu Closed-Source-Finanz-LLMs.
• Anpassbarkeit und Geschwindigkeit: Ermöglicht eine schnelle Feinabstimmung mit neuen Daten für zeitnahe Markteinblicke.
• Community-Driven: Profitiert von Beiträgen und Verbesserungen aus der Open-Source-Community.

FinGPT-Ökosystem

• FinGPT-RAG: Verbessert die Finanzstimmungsanalyse durch Optimierung der Informationstiefe und des Kontexts durch externen Wissensabruf.
• FinGPT-FinNLP: Bietet eine Spielwiese für alle, die sich für LLMs und NLP im Finanzbereich interessieren.
• FinGPT-Benchmark: Führt ein neuartiges Instruction Tuning-Paradigma ein, das für Open-Source Large Language Models (LLMs) im Finanzbereich optimiert ist

Tutorials:

• [Training] Beginner’s Guide to FinGPT: Training with LoRA and ChatGLM2–6B One Notebook, $10 GPU
• Understanding FinGPT: An Educational Blog Series
• FinGPT: Powering the Future of Finance with 20 Cutting-Edge Applications
• FinGPT I: Why We Built the First Open-Source Large Language Model for Finance
• FinGPT II: Cracking the Financial Sentiment Analysis Task Using Instruction Tuning of General-Purpose Large Language Models