FMDLlama: Ein neues Tool gegen finanzielle Fehlinformationen

Der Aufstieg von sozialen Medien hat es viel einfacher gemacht, falsche Informationen zu verbreiten. Das ist ein grosses Problem in der Finanzwelt, wo genaue Informationen sehr wichtig sind. Fehlinformationen können das Marktverhalten verzerren und Risiken schaffen, die Investoren, Unternehmen und die Gesamtwirtschaft betreffen. Die automatische Erkennung von falschen Finanzinformationen wird immer wichtiger, aber in diesem Bereich wurde nicht viel geforscht.

#Die Herausforderung der finanziellen Fehlinformationen

In der heutigen digitalen Welt kommt man oft auf irreführende Investitionstipps oder voreingenommene Nachrichtenartikel, die die Marktpreise und die Stimmung der Leute zur Wirtschaft beeinflussen können. Diese Fehlinformationen manuell zu überprüfen, kostet viel Zeit und Ressourcen. Deshalb ist es wichtig, Wege zu finden, um falsche Informationen automatisch zu identifizieren und anzugehen, besonders im Finanzbereich.

#Die Rolle von grossen Sprachmodellen

Kürzlich wurden Grosse Sprachmodelle (LLMs) genutzt, um verschiedene Probleme in der Finanzwelt zu bewältigen, wie Analysen und Vorhersagen. Allerdings hat sich die meiste vorherige Forschung auf traditionelle Methoden konzentriert, wie konvolutionale neuronale Netzwerke (CNNs) und Langzeit-Kurzzeit-Speichermodelle (LSTMs). Diese Methoden arbeiten mit kleineren Sprachmodellen anstelle von LLMs, was ihre Wirksamkeit einschränkt.

Das Hauptproblem ist, dass nicht genügend Daten verfügbar waren, um LLMs speziell für die Erkennung finanzieller Fehlinformationen feinabzustimmen. Um dieses Problem anzugehen, werden neue Anweisungstuning-Datensätze und Bewertungsbenchmarks benötigt.

#Einführung von FMDLlama

Als Antwort auf diese Herausforderungen haben wir FMDLlama entwickelt, ein spezialisiertes LLM zur Erkennung finanzieller Fehlinformationen. Das ist das erste Open-Source-LLM, das für diesen Zweck entworfen wurde. FMDLlama wird mit einem neuen Anweisungsdatensatz feinabgestimmt, den wir den Financial Misinformation Detection Instruction Dataset (FMDID) nennen. Dieser Datensatz unterstützt verschiedene Aufgaben, wie die Klassifizierung von Fehlinformationen und die Generierung von Erklärungen.

Zusätzlich zu FMDLlama haben wir auch ein Benchmark namens Financial Misinformation Detection Benchmark (FMD-B) erstellt, um die Leistung von LLMs bei der Identifizierung finanzieller Fehlinformationen zu bewerten. Unsere Ergebnisse zeigen, dass FMDLlama besser abschneidet als andere Open-Source-LLMs und sogar das kommerzielle Modell ChatGPT.

#Zentrale Beiträge

Die Hauptbeiträge dieser Arbeit sind:

1. Wir haben FMDID erstellt, den ersten Anweisungstuning-Datensatz zur Erkennung finanzieller Fehlinformationen.
2. Wir haben FMDLlama entwickelt, das erste Open-Source-LLM, das auf die Erkennung verschiedener Arten von finanziellen Fehlinformationen zugeschnitten ist.
3. Wir haben FMD-B entwickelt, den ersten Benchmark zur Bewertung von LLMs bei der Erkennung finanzieller Fehlinformationen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass FMDLlama andere vorhandene Modelle, einschliesslich ChatGPT, übertrifft.

#Verwandte Arbeiten

#Erkennung finanzieller Fehlinformationen

Die meisten früheren Studien zur Erkennung finanzieller Fehlinformationen haben hauptsächlich traditionelle Deep-Learning-Methoden oder kleinere vortrainierte Sprachmodelle (PLMs) verwendet. Einige Frameworks nutzen Modelle, die auf RoBERTa oder Multikanalnetzwerken basieren, um falsche Informationen zu erkennen. Andere verwenden mehrere LSTMs, um Muster in finanziellen Fehlinformationen zu identifizieren oder erstellen Datensätze für Faktenprüfungen und Erklärungsgenerierungen. Allerdings wurden keine spezialisierten Open-Source-LLMs speziell zur Erkennung finanzieller Fehlinformationen entwickelt.

#Open Source Sprachmodelle

Viele Forscher arbeiten daran, Open-Source-LLMs als Alternativen zu geschlossenen Modellen wie ChatGPT und GPT-4 zu schaffen. Diese Open-Source-Modelle ermöglichen zugänglicheres Forschen. Bekannte Beispiele für Open-Source-Modelle sind LLaMA, Vicuna und Mistral. Unsere Arbeit erweitert dieses Feld, indem wir das erste Open-Source-LLM zur Erkennung finanzieller Fehlinformationen anbieten.

#Aufgabendesign

Wir betrachten die Erkennung finanzieller Fehlinformationen als eine generative Aufgabe. Das bedeutet, dass wir ein generatives Modell verwenden, das mehrere Aufgaben gleichzeitig bewältigen kann, wie die Identifizierung von Fehlinformationen und die Generierung von Erklärungen. Jede Aufgabe besteht aus Paaren von Kontext- und Zielantworten, wobei jeder Kontext die Aufgabenbeschreibung und den Eingabetext enthält, während das Ziel die Antwort auf die Anfrage enthält.

#Erstellung des Anweisungstuning-Datensatzes

Um den Anweisungstuning-Datensatz zu erstellen, haben wir uns auf zwei bestehende Datensätze gestützt: FinFact und FinGuard.

#FinFact

Dieser Datensatz enthält verschiedene finanzielle Ansprüche, kategorisiert nach Themen wie Einkommen, Finanzen und Steuern. Jeder Anspruch wird als wahr, falsch oder benötigend mehr Informationen gekennzeichnet. Der Datensatz enthält auch Erklärungen für die Klassifizierung jedes Anspruchs, was für das Training von LLMs wertvoll ist, um nicht nur Fehlinformationen zu erkennen, sondern auch die Gründe für ihre Schlussfolgerungen zu liefern.

#FinGuard

Der FinGuard-Datensatz konzentriert sich auf Nachrichtenartikel und zielt darauf ab vorherzusagen, ob sie irreführende oder falsche Informationen über Finanzmärkte enthalten.

#Konstruktion von FMDID und FMD-B

Wir haben FMDID unter Verwendung der Rohdaten aus FinFact und FinGuard erstellt. Die Ansprüche wurden in Trainings-, Validierungs- und Testsets unterteilt, wobei wir sicherstellten, dass wir nur Ansprüche mit Erklärungen für das Training verwendeten. Für beide Datensätze haben wir ein strukturiertes Format für Eingabe und Ausgabe erstellt, um es LLMs zu erleichtern, aus den Daten zu lernen.

Nachdem wir die Anweisungsdaten bereit hatten, trennten wir sie in Trainings- und Validierungssets für FMDID und Testdaten für FMD-B. Dies ermöglichte es uns, unsere LLMs feinabzustimmen und ihre Wirksamkeit bei der Erkennung finanzieller Fehlinformationen zu bewerten.

#Training von FMDLlama

Wir haben zwei Versionen von FMDLlama mit verschiedenen LLMs, LLaMA2-chat-7b und Llama-3.1-8B-Instruct, feinabgestimmt. Das Training erfolgte mit optimierten Parametern über drei Epochen hinweg, wobei DeepSpeed zur effizienten Verwaltung des Speichers verwendet wurde. Das Modell wurde auf zwei leistungsstarken GPUs trainiert, sodass es die grossen Datenmengen bewältigen konnte, die für ein effektives Training erforderlich sind.

#Bewertung der Leistung

Wir haben verschiedene Metriken wie Genauigkeit und Präzision verwendet, um die Modelle auf FMD-B zu bewerten. Die Ergebnisse zeigten, dass FMDLlama besser abschneidet als andere Open-Source-LLMs und das geschlossene ChatGPT. Während traditionelle PLMs wie BERT und RoBERTa ähnliche Ergebnisse bei einfacheren Aufgaben erzielen konnten, hatten sie Schwierigkeiten mit komplexen Datensätzen aufgrund ihrer begrenzten Parameter.

Unsere Ergebnisse heben hervor, dass LLMs lange Texte besser verarbeiten können als kleinere Modelle. Sie betonen auch, wie spezifisches Anweisungstuning die Leistung eines Modells in einem spezialisierten Bereich wie der Erkennung finanzieller Fehlinformationen erheblich verbessern kann.

#Fazit

In dieser Studie haben wir FMDLlama als das erste LLM vorgestellt, das zur Erkennung finanzieller Fehlinformationen entworfen wurde. Wir haben einen einzigartigen Multi-Task-Anweisungsdatensatz, FMDID, und einen Bewertungsbenchmark, FMD-B, konstruiert, um die Effektivität unseres Modells zu messen.

Unsere Analyse bestätigt, dass FMDLlama in der Erkennung finanzieller Fehlinformationen hervorragend abschneidet und eine Spitzenleistung im Vergleich zu bestehenden Modellen erreicht. In Zukunft planen wir, die Anweisungsdatensätze und Benchmarks zu erweitern und Daten aus verschiedenen Quellen und Sprachen zu integrieren, um die Fähigkeiten von FMDLlama weiter zu verbessern.

#Einschränkungen und zukünftige Arbeiten

Wir erkennen bestimmte Einschränkungen in unserer Forschung an, einschliesslich begrenzter Rechenressourcen, die unsere Experimente auf kleinere LLMs beschränkten. Darüber hinaus bedeutet die begrenzte Verfügbarkeit öffentlicher Datensätze, dass wir uns nur auf zwei Datensätze für unsere Arbeit stützen mussten.

Indem wir diese Einschränkungen in zukünftiger Forschung angehen, hoffen wir, ein robusteres und umfassenderes System zur Erkennung finanzieller Fehlinformationen zu schaffen. Dies wird sowohl Forschern als auch Praktikern in der Finanzbranche zugutekommen, indem es ein zuverlässiges Werkzeug zur effektiveren Identifizierung falscher Informationen bereitstellt.